Computational Thinking

60 Präsenzstunden Vorlesung, 30 Präsenzstunden Übung/Praktikum, 100 Stunden Vor-/Nachbereitung der Übungen/Praktika, 50 Stunden Nachbereitung der Vorlesung und Prüfungsvorbereitung

Keine

Die Studierenden erwerben die Fähigkeit, einfache algorithmische Problemstellungen mit einer höheren Programmiersprache umzusetzen. Sie können eine Problemstellung analysieren, die zur Lösung erforderlichen Schritte identifizieren, diese Schritte verbalisieren, geeignete Konstrukte auswählen sowie syntaktisch und semantisch korrekt umsetzen.

Grundlegende Konzepte der prozeduralen Programmierung auf der Basis einer aktuellen, allgemein verfügbaren Programmiersprache. Einführung und Einstieg in die objektorientierte Programmierung. Im Einzelnen werden behandelt:

• Aufbau und Funktionsweise von IT-Systemen mit u.a.:
  • Informationsdarstellung, Codierung und Informationsverarbeitung
  • Prinzipien und Abläufe eines IT-Systems
• Grundlagen der Programmierung mit u.a.:
  • Arithmetische Ausdrücke, Variablen und Datentypen
  • Kontrollstrukturen
  • Datenstrukturen, Arrays und Listen
  • Strings und Textzeichen
  • Funktionen
  • Klassen und Methoden
  • Exception Handling, Tests
• Einführung in Algorithmen und Datenstrukturen

Folien, Tafel, virtuelle Lehrräume, interaktive Notebooks

• Klein, Bernd. Einführung in Python 3: Für Ein-und Umsteiger. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2017
• Klein, Bernd. Numerisches Python: Arbeiten mit NumPy, Matplotlib und Pandas. Carl Hanser Verlag GmbH Co KG, 2019
• VanderPla, Jake. Python Data Science Handbook, O'Reilly Media, Inc. 2016