Wirtschaftsinformatik 2

Sommersemester 2026

Termin Datum Veranstaltung Inhalte Folien Übungsblätter
Vorlesung
15.04.2026
Vorlesung: Einführung
  • Überblick, BI, Daten, Datenkompetenzen
  • Wie funktioniert die Vorlesung?
  • Was ist Python?
  • Jupyter Notebooks
1 Selbststudium
15.04.2026 bis 22.04.2026
Selbststudium: Start mit Python

Buch "Einfach Python" bis einschließlich Kapitel 2.4

  • Programmablauf
  • Variablen, Datentypen, Bedingungen
Plenum
22.04.2026
Plenum: Einfache Programme

Sie haben gelernt:

  • Programmablauf
  • Variablen, Datentypen, Bedingungen (if-then-else)
2 Selbststudium
22.04.2026 bis 29.04.2026
Selbststudium: Funktionen und Module

Buch "Einfach Python" bis einschließlich Kapitel 2.7:

  • Was Funktionen sind
  • Wie Funktionen definiert werden
  • Wie Funktionen aufgerufen werden
  • Module (Google nach Funktion)

Folien:

Plenum
29.04.2026
Plenum: Funktionen und Module
  • Was Funktionen sind und wie sie definiert+benutzt werden
  • Python Debugger im Jupyter-Notebook
3 Selbststudium
29.04.2026 bis 06.05.2026
Selbststudium: Listen und Schleifen

Foliensatz winf2-03-listen_tupel.pdf

  • Listen und Tupel
  • Schleifen
Plenum
06.05.2026
Plenum: Listen, Tupel und Schleifen

Plenum:

  • Listen, Tupel und Schleifen
4 Selbststudium
06.05.2026 bis 13.05.2026
Selbststudium: Pandas Series

Lernmaterialien: Foliensatz winf2-05-pandas-series.pdf und ggf. Buch Datenanalyse mit Pandas (Kapitel 5.1 bis Seite 132)

  • Einstieg in Pandas (Series Objekte)
  • Umgang mit Messreihen
  • Rechnen und einfach Statistiken
Vorlesung
13.05.2026
Plenum+Vorlesung: Algorithmische Problemlösung
  • Pandas Series
  • Messreihen und einfache Statistiken

Vorlesung: Wie denkt ein Informatiker?

  • Strategien für algorithmische Problemlösung
  • Eigene Funktionen
5 Selbststudium
04.11.2025 bis 11.11.2025
Selbststudium: Pandas DataFrame

Lernmaterialien: Foliensatz winf2-06-pandas-dataframe.pdf und ggf. Buch Datenanalyse mit Pandas (Kapitel 5.1 bis Ende)

  • Konzept und Datentyp DataFrame
  • Daten einlesen (CSV-Import)
  • Einfache Statistiken mit describe
Plenum
20.05.2026
Plenum: Pandas DataFrames
  • DataFrame Objekte
  • Rechnen mit Series Objekten
  • Zeilen/Spalten Konzept
  • Zugriff auf Zeilen/Spalten/Zellen
6 Selbststudium
20.05.2026 bis 27.05.2026
Selbststudium: DataFrames filtern und aggregieren

Lernmaterialien: Foliensatz winf2-07-pandas-dataframe2.pdf

  • .iloc
  • Filter von Daten
  • Einfache Aggregate
Plenum
27.05.2026
Plenum: Filtern und Aggregationen
  • Filtern und Aggregationen
  • IBIX Aufgaben
7 Selbststudium
27.05.2026 bis 03.06.2026
Selbststudium: DataFrames gruppieren, Datum

Lernmaterialien: Foliensatz winf2-08-pandas-dataframe-groupby.pdf

  • Gruppieren von Data Frames
  • Umgang mit Datumsangaben
Plenum
03.06.2026
Plenum: Gruppierung und Datum/Zeit
  • Gruppieren von DataFrames
  • Umgang mit Datum/Zeit
  • Datumsformate
  • Anwendungsfall Kaffee und Kuchen
8 Selbststudium
03.06.2026 bis 10.06.2026
Selbststudium: DataFrames verbinden (JOIN)
  • Tabellen mit merge zusammenführen
  • Externe Daten hinzufügen
  • Beispiel: Wetterdaten aus API laden
Plenum
03.06.2026
Plenum: JOIN
  • Tabellen verbinden
  • Anwendungsfall: Günstig Tanken
9 Selbststudium
10.06.2026 bis 17.06.2026
Selbststudium: Eigene Analyse-Fälle (Aufgabe)
  • Bearbeitung von Anwendungsfällen
  • Anwendung der bisherigen Inhalte auf Wochenaufgabe
Plenum
10.06.2026
Plenum: Anwendungsfälle
10 Selbststudium
10.06.2026 bis 17.06.2026
Selbststudium: Eigene Anwendungsfälle
Plenum
17.06.2026
Plenum: Anwendungsfälle
11 Selbststudium
17.06.2026 bis 24.06.2026
Selbststudium: Probeklausur
  • Probeklausur 1 laut Ankündigung im online-Exam Moodle
Plenum
24.06.2026
Plenum: Klausurvorbereitung
  • Besprechung der Lösung von Probeklausur 1
  • Fragen zur Klausur
12 Selbststudium
24.06.2026 bis 01.07.2026
Selbststudium: Klausurvorbereitung
  • Lösen einer Probeklausur
  • Probeklausur 2 aus dem Moodle-Prüfungskurs (https://online-exam.hs-bochum.de/)
Plenum
01.07.2026
Plenum: Klausurvorbereitung
  • Besprechung der Lösung von Probeklausur 2
  • Fragen zur Klausur