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252-0846-00L 4 Credits BSC , DR , MSC D-BAUG , D-INFK
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Computer Science II

Informatik II

Lecturers & Examiners: Dr. Felix Friedrich Wicker, Dr. Ralf Sasse
VVZ CR n/a

Last Updated: 2026-02-05 15:54:43

Abstract

This course provides the foundations of programming and working with data. Computer Science II particularly stresses code efficiency and provides the basis for understanding, design, and analysis of algorithms and data structures. In terms of working with data, foundations required for understanding experimental data and notation and basic concepts for machine learning are covered.

Objective

Based on the knowledge covered by the lecture Computer Science I, the primary educational objective of this course is the constructive knowledge of data structures and algorithms. After successfully attending the course, students have a good command of the mechanisms to construct a program in Python and to work with multidimensional data using Python libraries. Students particularly understand how an algorithmic problem can be solved with a sufficiently efficient computer program. Secondary educational objectives are formal thinking, the power of abstraction, and appropriate modeling capabilities.

Content

Introduction of Python: from Java to Python, advanced concepts and built-in data structures in Python; parsing data, operating on data using Numpy and visualization using Matplotlib; linear regression, classification and (k-means) clustering, mathematical tools for the analysis of algorithms (asymptotic function growth, recurrence equations, recurrence trees), classical algorithmic problems (searching, selection and sorting), design paradigms for the development of algorithms (divide-and-conquer and dynamic programming), data structures for different purposes (linked lists, trees, heaps, hash-tables). The relationship and tight coupling between algorithms and data structures is illustrated with graph algorithms (traversals, topological sort, closure, shortest paths). In general, the concepts provided in the course are motivated and illustrated with practically relevant algorithms and applications. Exercises are carried out in Code-Expert, an online IDE and exercise management system. Programming language used in this course is Python.

Resources

Lecture Notes

The slides will be available for download on the course home page.

Literature

T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein, Introduction to Algorithms , 3rd ed., MIT Press, 2009

Learning Materials (Links)

General Information

Language
German
Levels
BSC , DR , MSC
Frequency
Yearly recurring

Examination

Type
session examination
Mode
written 240 minutes
Aids
Informatik I und II jeweils: maximal 4 A4-Blätter. Inhaltliche und formale Anforderungen (Text, Bilder, ein-/doppelseitig, Ränder, Schriftgrösse, etc.) bestehen nicht. Elektronische Geräte bzw. digitale Unterlagen sind nicht erlaubt.
Digital
The exam takes place on devices provided by ETH Zurich.
Informatik I: Durch Bearbeitung der wöchentlichen Übungsserien kann ein Bonus von maximal 0.25 Notenpunkten erarbeitet werden, der an die Prüfung mitgenommen wird. Der Bonus ist proportional zur erreichten Punktzahl von speziell markierten Bonus-Aufgaben, wobei volle Punktzahl einem Bonus von 0.25 entspricht. Die Zulassung zu speziell markierten Bonusaufgaben kann von der erfolgreichen Absolvierung anderer Übungsaufgaben abhängen. Der erreichte Notenbonus verfällt, sobald die Vorlesung neu gelesen wird.Informatik II: Durch Bearbeitung der wöchentlichen Übungsserien kann ein Bonus von maximal 0.25 Notenpunkten erarbeitet werden, der an die Prüfung mitgenommen wird. Der Bonus ist proportional zur erreichten Punktzahl von speziell markierten Bonus-Aufgaben, wobei volle Punktzahl einem Bonus von 0.25 entspricht. Die Zulassung zu speziell markierten Bonusaufgaben kann von der erfolgreichen Absolvierung anderer Übungsaufgaben abhängen. Der erreichte Notenbonus verfällt, sobald die Vorlesung neu gelesen wird.Die Prüfungen finden voraussichtlich am Computer statt. Bei Informatik II wird es einen Teil auf Papier geben.Informatik I (120 Min) und Informatik II (120 Min) werden separat geprüft.

Course Components

Type Title Time & Place Hours
lecture Informatik II
  • Mon 13:45-15:30 (HIL E 3)
2 h weekly
exercise Informatik II
  • Thu 07:45-09:30 (HCI D 4)
  • Thu 07:45-09:30 (HCI D 6)
  • Thu 13:45-15:30 (HCI J 8)
  • Thu 13:45-15:30 (HIT H 51)
2 h weekly

Offered In