Diese Lehrveranstaltung vermittelt wichtige Basiskonzepte zur Bearbeitung interdisziplinärer Programmierprojekte mit Python.
Lernziel
Die Studierenden können...
- selbstständig Aufgabenstellungen als Programm codieren, Programme testen und Fehler beheben. - bestehenden Programmcode verstehen, hinterfragen und verbessern. - mit der Komplexität realer Daten umgehen. - Daten in einer geeigneten Datenstruktur speichern. - Modelle aus den Naturwissenschaften als Simulation umzusetzen. - Zufallsexperimente durchführen und die Resultate interpretieren. - Standard-Algorithmen erklären und anwenden.
Inhalt
In der Vorlesung werden folgende Basis-Konzepte behandelt:
1. Variablen und Datentypen 2. Kontrollstrukturen und Logik 3. Sequentielle Datentypen, Such- und Sortieralgorithmen, Sequenzanalyse 4. Funktionen, Module, Simulationen und Animationen 5. Matrizen, Zufallsexperimente, Zelluläre Automaten. 6. Klassen und Objekte
Im praktischen Teil der Lehrveranstaltung werden selbstständig kleine Programmierprojekte mit naturwissenschaftlichem Kontext bearbeitet. Als Vorbereitung werden elektronische Tutorials bereitgestellt.
Literatur
L. Fässler, M. Dahinden, D. Komm, and D. Sichau: Einführung in die Programmierung mit Python. Begleitunterlagen zum Onlinekurs und zur Vorlesung, 2022. ISBN: 978-3-7562-1004-6.
Voraussetzungen / Besonderes
Für diese Lehrveranstaltung werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt. Sie basiert auf anwendungsorientiertem Lernen. Den grössten Teil der Arbeit verbringen die Studierenden damit, Programmierprojekte mit naturwissenschaftlichen Daten zu bearbeiten und die Resultate mit Assistierenden zu diskutieren. Für die Aneignung der Programmier-Grundlagen stehen elektronische Tutorials zur Verfügung.