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252-0840-02L 2 Credits BSC , DZ , SHE , DR , MSC , GS D-USYS , D-MAVT , D-PHYS , D-ERDW , D-ARCH , D-INFK , D-ITET , D-HEST , D-GESS
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Application-Oriented Programming with Python

Anwendungsnahes Programmieren mit Python

Lecturers & Examiners: Dr. Lukas Emanuel Fässler, Dr. Markus Dahinden
VVZ CR 4.2

Last Updated: 2026-02-05 16:23:06

Abstract

This course provides important basic concepts for interdisciplinary programming projects with Python.

Objective

Students learn... - how to encode a problem into a program, test the program, and correct errors. - to understand and improve existing code. - deal with the complexity of real data. - store data in a suitable data structure. - to implement models from the natural sciences as a simulation. - run random experiments and interpret the results. - explain and apply standard algorithms.

Content

The following programming concepts are introduced in the lecture: 1. Variables, data types 2. Control structures, logic 3. Sequential data types, search- and sort algorithms, simulating, modelling 4. Functions, modules , simulation and animation 5. Matrices, random experiments, Cellular automata 6. Classes and objects In the practical part of the course, students work on small programming projects with a context from natural sciences. Electronic tutorials are available as preparation.

Resources

Literature

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.

Learning Materials (Links)

General Information

Language
German
Levels
BSC , DZ , SHE , DR , MSC , GS
Frequency
Yearly recurring

Examination

Type
ungraded semester performance
Diese Lehrveranstaltung wird mit pass/fail bewertet. Damit Sie die Bewertung "pass" erhalten, müssen Sie eine Reihe von formativen Assessments absolvieren. Dabei handelt es sich um 10- bis 15-minütige, individuelle Präsentationsgespräche mit Assistenzpersonen. Sie präsentieren dabei entweder Ihre Lösung einer vorgegebenen, selbständigen Aufgabe (Modul 1-6) oder Ihr Resultat am Selbsttest (Modul 7).Den Selbsttest lösen Sie je nach Covid-19 Situation an einem Computer der ETH oder zu Hause. Der Test dauert 60 Minuten und muss alleine bearbeitet werden. Erlaubte Hilfsmittel: das in der Vorlesung verkaufte Buch (es sind nur handschriftliche Notizen auf bestehenden Seiten erlaubt), Wörterbuch für Fremdsprachige, Schreibzeug.

Course Components

Type Title Time & Place Hours
lecture with exercise Anwendungsnahes Programmieren mit Python
Vorlesung: Do 16-17 Uhr Individuelle Präsentation Projektaufgaben: restliche Zeiten alle 2 Wochen nach Voranmeldung
  • Mon 18:15-19:00 (HG E 19)
  • Mon 18:15-19:00 (HG E 26.1)
  • Mon 18:15-19:00 (HG E 26.3)
  • Thu 16:15-17:00 (CAB G 11)
  • Thu 17:15-18:00 (CAB H 56)
  • Thu 17:15-18:00 (CAB H 57)
  • Thu 17:15-18:00 (HG E 26.1)
  • Thu 18:15-19:00 (CAB H 56)
  • Thu 18:15-19:00 (CAB H 57)
  • Thu 18:15-19:00 (HG E 26.1)
  • Fri 09:15-10:00 (CAB H 56)
  • Fri 09:15-10:00 (CAB H 57)
  • Fri 09:15-10:00 (HG E 19)
2 h weekly

Offered In