Lehrveranstaltungskonzept
Workshop 1
Lernergebnisse
Die Studierenden erwerben grundlegende Kenntnisse und Techniken des wissenschaftlichen Programmierens und können diese auf Aufgabenstellungen im Energie Sektor anwenden. Die Studierenden
- können für ihre Programmierprobleme geeignete Datentypen auswählen, Input-Daten entsprechend importieren und Ergebnisse passend exportieren.
- können Rohdaten aufbereiten, elementare Aufgaben der Statistik und linearen Algebra darauf anwenden, und aufschlussreich visualisieren.
- sind in der Lage alle Bearbeitungsschritte ihres Programms in geeignete Kontrollstrukturen und Funktionen zu strukturieren und diese in einer Skriptsprache umzusetzen.
- können Programm Dokumentierungen verstehen und selbst verfassen.
Lehrinhalte
In dieser Lehrveranstaltung wird anhand vielseitiger Aufgabenstellungen der Umgang mit der interpretierten Programmiersprache Python erlernt. Dabei wird darauf geachtet, dass die Studierenden ein fundiertes Basiswissen erlangen, um ihre Programmierfähigkeiten selbstständig zu erweitern und insbesondere weiterführende Lehrveranstaltungen zu bewerkstelligen.
- Management von Python Installationen mittels Conda
- Anwendung in der Programmierumgebung Jupyter-Lab, dynamische Dokumente
- Strukturierte Daten: elementare Datentypen, Listen, Dictionaries, Vektoren, Matrizen, Tabellen, Rechenoperationen, Import/Export
- Grundlagen des Programmierens: Kontrollstrukturen, Funktionen, Fehlermeldungen
- Visualisierung
- Anwendung weitverbreiteter python packages: numpy, pandas, matplotlib
Methodik
- Workshop Charakter mit Vorlesungen und Übungen
- Flipped Classroom
- Selbstständiges Erarbeiten von neuen Lerninhalten
- Relevante Literatur und Kursmaterial werden laufend bekannt gegeben
- Kursmaterial auf Englisch, Unterricht auf Deutsch
Zeitmanagement
- 4 ECTS entsprechen ca. 100–120 Stunden Zeitaufwand
- Zeitaufwand ausserhalb des Kurses: in etwa doppelt so viel wie die reine Kurszeit!
Prüfung
- elektronisch-schriftliche Abschlussprüfung (siehe Kalender im A5 Portal)
- immanente Prüfung während der Lehreinheiten, z.B.
- Mitarbeit, Fragen, Diskussion
- Übungen an der “Tafel”
Wichtig!
- Beide Teile zählen 50% zur Gesamtnote
- Jeder Teil muss positiv abgeschlossen sein
Wiederholungsprüfung
Evaluation
Evaluation der Lehrveranstaltung (studentische Lehrveranstaltungsbewertung) durch ILIAS-Fragebogen in der Einheit vor der Prüfung.
Referenzen
- FHV NES Individuelle Kompetenzen f. Programmiertechniken
- Python for Everybody: online course
- Linge, et al, Programming for Computations – Python, doi.org/10.1007/978-3-030-16877-3_1, 2020
- Downey, Allen. 2012. Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. O’Reilly Media, Inc.https://greenteapress.com/thinkpython2/html/index.html.
- Introduction to programming und Scientific programming , open-source Vorlesungsmaterial von Fabien Maussion
- The Python Tutorial
- w3schools python tutorial
- Python cheatsheet