Die Studierenden
• beherrschen die grundlegenden Elemente und die Syntax der Programmiersprache Python
• können kleine Programmieraufgaben lösen und sich im Programmcode zurechtfinden
• entwickeln eigene kurze Programme zur einfachen Datenverarbeitung und kennen die
Grundlagen der objektorientierten Programmierung
• kennen und verwenden Python-Bibliotheken zur fortgeschrittenen Datenverarbeitung (z.B.
numpy, scipy, matplotlib, cvxpy, pandas)
• planen, entwerfen und entwickeln ein kleines Softwareprojekt zur Lösung einer aktuellen
Fragestellung aus ihrem Studiengebiet (z.B. Medientechnik oder Elektrotechnik)
• verstehen den Entwurf, die Dokumentation, den Test und die Fehlerbehebung von Python-
Programmen
• Erste Beispiele – Quickstart mit jupyter notebooks und jupyter hub
• Anweisungen, Variablen, Datentypen, Operationen, eingebaute Funktionen, Kommentare
• Komplexere Datentypen, Funktionen, lokale und globale Variablen
• Einlesen von Datensätzen aus Console, Datei, Ausgabe und Speichern von Daten
• Numpy Grundlagen, Arrays, Vektoren, Erstellen von Arrays mit Funktionen, reshape
• Funktionsklassen, Lineare Gleichungssysteme, Kurvendiskussion, Ableitung, Integration
• Matplotlib: Darstellen von 3D-Daten, Erstellen von Animationen, Curve-Fitting
• Modellierung und Beschreibung von Zufallsexperimenten in Python
• Planung und Entwicklung von kleinen Softwareprojekten, Software-Dokumentation
• Testen und Debugging von Softwarekomponenten
Veranstaltung mit Credit Points: 6
Dozent: Prof. Eduard Jorswieck, Bile Peng
Assistenten: Ramprasad Raghunath, Siddarth Marwaha