empfohlenes Vorwissen

Energiewirtschaftliche Grundkenntnisse und Modellierungserfahrungen werden empfohlen.

Abstract

Im Rahmen des Seminars werden ausgewählte Techniken des Data Science mit Python vorgestellt. In Kleingruppen werden energiewirtschaftliche Fragestellungen insb. durch Analysemethoden beantwortet, die jedes Semester und unter Berücksichtigung aktueller Entwicklungen und Interessen der Studierenden wechseln. Ziel ist neben der gemeinsamen Bearbeitung einer Fragestellung auch das adäquate Darstellen der Ergebnisse, sowohl im Rahmen einer Präsentation als auch in einer schriftlichen Ausarbeitung.

Lehrinhalte

1. Einführung in Data Science und der Nutzung von Python in der Energiewirtschaft
2. Grundlagen Python
3. Einführung grundlegende Modellkonzepte, insb. Regression und Klassifizierung
4. Einführung Themengebiete und Einsatz von KI mit dessen Potenzialen und Grenzen (bspw. ChatGPT, GitHub Copilot)
5. Datenimport (Open-Data), -validierung und -aufbereitung
6. Ergebnisdarstellung: Visualisierung und Berichtserstellung
7. Eigenes Programmieren

Literaturangaben

• Weber, C., Möst, D., Fichtner, W. (2022): Economics of Power Systems – Fundamentals for Sustainable Energy, doi.org/10.1007/978-3-030-97770-2
• Deitel, Paul J./Harvey Deitel M. (2019): Intro to Python for Computer Science and Data Science: Learning to Program with AI, Big Data and The Cloud

Weitere Literaturhinweise werden ggf. zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.

didaktisches Konzept

Nach einer Einführung in Data Science sowie in Grundlagen der Modellierung mit Python, werden die weiteren Lehrinhalte interaktiv erarbeitet (wöchentlicher Impuls). Die Studierenden bearbeiten möglichst in Kleingruppen von etwa drei Personen unterschiedliche Fragestellungen aus der Energiewirtschaft. Zur Mitte des Semesters erfolgt eine gemeinsame Präsentation zum aktuellen Stand der Umsetzungen und Diskussion. Im Anschluss wird eine Seminararbeit als Gruppenarbeit (mit Darstellung der Eigenleistungen) verfasst.

Hörerschaft

• BWL-Ba-2006-V2013 > Vertiefungsstudium > Seminarbereich > (4.-6. Fachsemester, Wahlpflicht) Modul "Python in der Energiewirtschaft – Grundlagen "
• VWL-Ba-2013 > Vertiefungsstudium > Wahlpflichtbereich > Vertiefungsbereich Zusatzseminar > (4.-6. Fachsemester, Wahlpflicht) Modul "Python in der Energiewirtschaft – Grundlagen "