ISDA Tutoriumsaufgaben – Sommersemester 2025

ISDA Tutoriumsaufgaben – Sommersemester 2025#

Liebe Studierende,

Wilkommen im offiziellen Git-Repository der Tutorien zur ISDA-Vorlesung. Jede Woche werden hier, zeitversetzt und der Reihenfolge nach, die neuen Übungen zur Vorlesung veröffentlicht. Jede Übung ist interaktiv und besteht aus einem auf Python und/oder Markdown basierenden Jupyter Notebook. Für jede Vorlesung wird es ein (oder mehrere) Notebook(s) mit Aufgaben geben.

Die Aufgaben sind selbstständig zu bearbeiten. In den Tutorien werden ausgewählte Aufgaben besprochen und offene Fragen geklärt. Es wird erwartet, dass alle Studierenden vorbereitet zu den Tutorien erscheinen. Die Tutorien ersetzen nicht die Vorlesungen.

Die Notebooks können entweder online über den unten beigefügten Binder-Link oder mit einer lokalen Installation von Python und Jupyter geöffnet werden. Eine Anleitung zur Installation befindet sich ebenfalls hier in der Beschreibung.

Die Vorlesungsmaterialien sowie weitere organisatorische Infos findest du im zugehörigen ISIS-Kurs.

Übungsblätter anschauen und ausführen#

Ihr könnt euch sämtliche Übungsblätter auf unserer GitLab Pages-Seite anschauen. Von dort könnt ihr alle Übungsblätter mit Code-Inhalt direkt in Binder starten, um so eine ausführbare Umgebung zu erhalten. Klickt dazu einfach oben rechts auf den Launch button.

Lokale Installation#

Alternativ könnt ihr die Übungsblätter auch lokal herunterladen und ausführen. Grundsätzlich müsst ihr dafür folgendes tun:

  1. Git installieren

  2. Repository clonen und den Ordner öffnen:

    git clone https://git.tu-berlin.de/dima/isda/isda-sose25.git
cd isda-sose25

  3. Python-Umgebung aufsetzen
    Wir empfehlen für die Übungsblätter eine virtuelle Python-Umgebung zu erstellen. Damit könnt ihr für ISDA die benötigten Python-Pakete in einer bestimmten Version installieren und für andere Projekte ggf. eine andere Version benutzen. Für das Verwalten von Python-Paketen und virtuellen Umgebungen empfehlen wir entweder pip & virtualenv oder conda (den Paket- und Umgebungsmanager hinter Anaconda).

pip & virtualenv (empfohlen für Linux)#

  1. Installiere zunächst Python 3 (am besten Version 3.10 oder neuer) und pip über den für dein Betriebssystem empfohlenen Weg. Beispiel Ubuntu:

    sudo apt install python3 python3-pip

  2. virtualenv installieren und virtuelle Umgebung erstellen:

    pip install virtualenv
virtualenv venv  # erstellt im aktuellen Ordner einen Ordner 'venv' mit der virtuellen Umgebung

  3. Virtuelle Umgebung aktivieren und benötigte Pakete installieren:

    source venv/bin/activate  # danach erscheint ein (venv) vor dem Command Prompt
pip install -e "."

Conda (empfohlen für Windows)#

  1. Die aktuellste Version von conda mit Python3 installieren. Die offizielle Anleitung entsprechend eures Betriebssystems gibt es hier: https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html

  2. Ein conda-Terminal entsprechend der Anleitung hier öffnen: https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html#starting-conda

  3. Eine virtuelle Umgebung für ISDA erstellen:

    conda env create -f environment.yml

  4. Die neue Umgebung aktivieren:

    conda activate isda-env

Jupyter Server#

Wir empfehlen zum Öffnen der Notebooks JupyterLab, welches gleichzeitig ein intuitives Browser-basiertes User Interface bietet. Eine Anleitung dazu findet ihr unter: https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/starting.html.

Tl;dr:

jupyter lab

Hinweis: Achtet darauf, dass ihr JupyterLab jedes Mal aus eurer virtuellen Python-Umgebung heraus startet. Ansonsten fehlen euch ggf. die benötigten Pakete. Ihr müsst also nach einem PC-Neustart oder wenn ihr das Terminal geschlossen habt eure virtuelle Umgebung zunächst wieder aktivieren.

source venv/bin/activate  # für pip, wenn ihr schon im isda-sose24 Ordner seid
conda activate isda-env  # für conda

Abschließend im geöffneten Jupyter-Browser die entsprechende *.ipynb Datei öffnen.

Alternative IDEs: PyCharm und VS Code#

Wenn ihr anstatt von JupyterLab lieber in einer IDE mit größerem Funktionsumfang arbeiten möchtet, empfehlen wir euch PyCharm von JetBrains oder VS Code von Microsoft.

In der jeweiligen IDE müsst ihr dann noch den Python-Interpreter aus eurer virtuellen Umgebung zur Ausführung der Notebooks festlegen und den ISDA-Ordner als Projekt öffnen. Informationen dazu findet ihr in der Dokumentation der jeweiligen IDE.

© DIMA, TU Berlin 2025#

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