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Abstract
Diese Lehrveranstaltung vermittelt wichtige Basiskonzepte zur Bearbeitung interdisziplinärer Programmierprojekte mit Python.
Objective
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.
Content
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.
Resources
Literature
L. Fässler, M. Dahinden, D. Komm, and D. Sichau: Einführung in die Programmierung mit Python. Begleitunterlagen zum Onlinekurs und zur Vorlesung, 2023. ISBN: 978-3-7578-2423-5.