Grundlagen der Datenanalyse und Simulation mit MATLAB / Introduction to Data Analysis and Simulation

Sommersemester 2021

Grundlagen der Datenanalyse und Simulation mit MATLAB / Introduction to Data Analysis and Simulation

Dieser Kurs bietet eine Einführung in das wissenschaftlichen Programmieren in der Programmiersprache MATLAB. Zunächst werden generelle wie auch sprachenspezifische Grundlagen der Programmierung und des Umgangs mit verschiedenen Datenstrukturen vermittelt. Darauf aufbauend werden grundlegende Techniken der Datenmanipulation und -visualisierung erlernt. Ein spezieller Kursteil widmet sich der computergestützten Erzeugung von Zufallsverteilungen (Sampling) sowie den Grundlagen der statistischen Analyse und numerischen Anpassung (Fitting). Im letzten Kursteil erlernen die Teilnehmer grundlegende Methoden der numerischen Integration von Differentialgleichungen und stochastischen Simulation anhand paradigmatischer Modelle der Biophysik. Der Kurs vermittelt eine kompakte Basis fachrelevanter computergestützter Praktiken, welche in kommenden Forschungsprojekten der theoretischen und experimentellen Lebenswissenschaften wiederverwendet und weiterentwickelt werden können. Er richtet sich insbesondere an Anfänger ohne vorherige Programmiererfahrungen.

This course constitutes an introduction to scientific programming in the MATLAB programming language. Initially the participants will learn the generic and language-specific basics of programming and handling of various data structures. The course continues with basic data manipulation and visualization techniques. A specialized part of the course is dedicated to computational generation of random numbers and distributions (sampling), statistical analysis, and data fitting. Finally, the course teaches basic methods of numerical integration of differential equations and stochastic simulation, based on paradigmatic biophysical systems. The course will endow the participants with a compact basis of computational techniques relevant to both theoretical and experimental life sciences, which can be reused and expanded in future research projects. Prior knowledge of programming is not required for participation.

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