Programmiertechniken
| Studiengang | Nachhaltige Energiesysteme |
| Fachbereich | Technik |
| Studiengangsart | Master Berufsbegleitend Wintersemester 2024 |
| Titel der Lehrveranstaltung / des Moduls | Programmiertechniken |
| Kennzahl der Lehrveranstaltung / des Moduls | 072722210301 |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Art der Lehrveranstaltung (Pflichtfach, Wahlfach) | Pflichtfach |
| Semesterwochenstunden | 3 |
| Studienjahr | 2024 |
| Niveau der Lehrveranstaltung / des Moduls laut Lehrplan | |
| Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits | 4 |
| Name des/der Vortragenden | Florian HERLA, Nico MANGENG |
Keine
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
- Visualisierungen
- Anwendung weitverbreiteter Python packages: numpy, pandas, matplotlib
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, Funktionen, und Prozeduren zu strukturieren und diese in einer Skriptsprache umzusetzen.
- können Programm Dokumentierungen verstehen und selbst verfassen.
- Vorlesungen
- Programmierübungen
- Coaching
- Repetitorien
-
50% Übungen (immanenter Prüfungscharakter),
-
50% Schriftliche Abschlussprüfung (Digitale Prüfung)
Für eine positive Gesamtnote müssen in jedem Prüfungsteil mindestens 50% der Punkte erzielt werden.
Keiner
- Severance, Charles R.: Python for Everybody. https://www.py4e.com/ [12.03.2024]
- Linge, S., Langtangen, H.P. (2020): Programming for Computations - Python. Texts in Computational Science and Engineering. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-16877-3 [12.03.2024]
- Downey, Allen. (2012): Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. O’Reilly Media, Inc. https://greenteapress.com/thinkpython2/html/index.html [12.03.2024].
- Markstaler, Markus (2019): Photovoltaik für Ingenieure. Theorie und Anwendung für dezentrale Energiesysteme mit Python. Books on Demand, Norderstedt.
Präsenzveranstaltung mit Anwesenheitspflicht