Beschreibung einzelner Lerneinheiten (ECTS-Lehrveranstaltungsbeschreibungen) pro Semester

  
Studiengang:Master Nachhaltige Energiesysteme
Studiengangsart:FH-Masterstudiengang
 Berufsbegleitend
 Wintersemester 2025
  

Titel der Lehrveranstaltung / des ModulsProgrammiertechniken
Kennzahl der Lehrveranstaltung / des Moduls072722310401
UnterrichtsspracheDeutsch
Art der Lehrveranstaltung (Pflichtfach, Wahlfach)Pflichtfach
Semester in dem die Lehrveranstaltung angeboten wirdWintersemester 2025
Semesterwochenstunden3
Studienjahr2025
Niveau der Lehrveranstaltung / des Moduls laut Lehrplan2. Zyklus (Master)
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits5
Name des/der VortragendenFlorian HERLA
Nico MANGENG


Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Keine

Lehrinhalte

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
Lernergebnisse

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.
Geplante Lernaktivitäten und Lehrmethoden
  • Vorlesungen
  • Programmierübungen
  • Coaching
  • Repetitorien
Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

  • 50% Übungen (immanenter Prüfungscharakter),

  • 50% Schriftliche Abschlussprüfung (Digitale Prüfung)

Für eine positive Gesamtnote müssen in jedem Prüfungsteil mindestens 50% der Punkte erzielt werden.

Kommentar

Keine

Empfohlene Fachliteratur und andere Lernressourcen
  • 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.
Art der Vermittlung

Präsenzveranstaltung mit Anwesenheitspflicht






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