Vorlesungsverzeichnis

24301104 Seminar am PC

SoSe 25: S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Rene Preusker

Kommentar

- Modulbeauftragter Dr. Ingo Kirchner: ingo.kirchner@fu-berlin.de, Dozent Dr. Rene Preusker: rene.preusker@fu-berlin.de

Prüfungszeitraum (Mündliche): 22.-26.09.2025 (nach Dozenten-Liste).

Qualifikationsziele:
Die Studentinnen und Studenten kennen relevante Werkzeuge für die Datenverarbeitung im Bereich der Meteorologie. Sie können grundlegende Programmiertechniken, die bei der Datenverarbeitung von Wetterdaten und Klimadaten zur Anwendung kommen zur Lösung typischer Aufgabenstellungen einsetzen.

Inhalte:
Training im Umgang mit einem UNIX-basierten Betriebssystem, Anwendung einer Scriptsprache zur Automatisierung der Arbeitsabläufe von der Datenerfassung,-erzeugung bis hin zur Darstellung von Analyseergebnissen. Anforderungen der für Wettervorhersage verwendeten Hardware, Anforderungen an Software und Softwareentwicklung,  sowie  ausgewählte  typische  Werkzeuge  der  Softwareentwicklung  und  Datenverwaltung,  Grundlagen  des wissenschaftlichen Datenmanagements und grundlegende Aspekte der Datenvisualisierung.

 

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12 Termine

Zusätzliche Termine

Di, 23.09.2025 10:00 - 18:00
Prüfung (Mündliche, Termin nach Dozierendenliste, Büro: Kirchner) -- S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker
Dr. Ingo Kirchner

Mi, 24.09.2025 10:00 - 18:00
Prüfung (Mündliche, Termin nach Dozierendenliste, Büro: Kirchner) -- S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker
Dr. Ingo Kirchner

Regelmäßige Termine der Lehrveranstaltung

Mo, 10:00 - 12:00 S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python) 12 Termine
Mo, 14.04.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker
Dr. Ingo Kirchner

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 28.04.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 05.05.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 12.05.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 19.05.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 26.05.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 02.06.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 16.06.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 23.06.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 30.06.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 07.07.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Mo, 14.07.2025 10:00 - 12:00
S/PC2 - Methoden der Datenverarbeitung in der Meteorologie (Python)

Dozenten:
Dr. Rene Preusker

Räume:
059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

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Ort: 059 PC-Pool 1 (Carl-Heinr.Becker Weg 6-10)

Zeit: Mo 10:00-12:00, zusätzliche Termine siehe LV-Details

Erster Termin: 14.04.2025

Unterrichtssprache: Deutsch

SWS: 2

Teilnehmerzahl: 20

Platzbeschränkung: Ja

Teilnahmepflicht: Ja

Fachsemester: 3

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