Modulhandbuch

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Modulhandbuch

Programmierung 2

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierung 1
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Studierende sind mit fortgeschrittenen Programmierkonzepten vertraut und können diese selbstständig in Python anwenden. Sie kennen außerdem klassische Algorithmen und Datenstrukturen, können deren Komplexität beurteilen, selbstständig anwenden und praktisch in Python umsetzen.
Dauer 1
SWS 6.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 90
Selbststudium / Gruppenarbeit: 120
Workload 210
ECTS 7.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Modulprüfung für "Algorithmen und Datenstrukturen" und "Programmierung 2" (K90) bestanden "Praktikum Programmierung 2" muss.
"m.E." attestiert sein
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Wehr
Max. Teilnehmer 41
Empf. Semester 2
Haeufigkeit jedes Jahr (SS)
Verwendbarkeit

Bachelor-Studiengang AKI
Veranstaltungen

Algorithmen und Datenstrukturen

Art Vorlesung
Nr. EMI112
SWS 2.0
Lerninhalt

Die Studierenden kennen klassische Algorithmen und Datenstrukturen, können deren Komplexität in der O-Notation beurteilen und selbstständig anwenden. Es werden folgende Algorithmen und Datenstrukturen behandelt:

  • Verschiedene Arten von Listen
  • Verschiedene Sortierverfahren
  • Verschiedene Suchverfahren
  • Binärbäume, Suchbäume, balancierte Suchbäume
  • Funktionale Datenstrukturen (Queues, Arrays)
  • Hashing
  • Graphen, inkl. topologische Sortierung und shortest-path Algorithmus
Literatur

Ottmann, Thomas; Widmayer, Peter (2017): Algorithmen und Datenstrukturen, 6. Auflage, Spektrum, Berlin.
Cormen, Tomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009): Introduction to Algorithms, 3. Auflage, MIT Press.

Programmierung 2

Art Vorlesung
Nr. EMI910
SWS 2.0
Lerninhalt

Studierende sind mit fortgeschrittenen Programmierkonzepten vertraut und können diese selbstständig in Python anwenden. Es werden folgende Themen behandelt:

  • Objekt-orientierte Programmierung mit Python: Vererbung, abstrakte Klassen, Datenkapselung, statische Attribute und Methoden, liksovsches Substitutionsprinzip
  • Ausgewählte Design-Patterns, z.B. Composite, Proxy und Visitor
  • Iteratoren und Generatoren
  • GUI-Programmierung
  • Nebenläufiges Programmieren
  • Dynamisches Programmieren
Literatur

Theis, Thomas (2019): Einstieg in Python: Programmieren lernen für Anfänger. Rheinwerk Computing.

Klein, Bernd (2017): Einführung in Python 3. Hanser. Downey, Allen (2015): Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. O’Reilly. Online: http://greenteapress.com/thinkpython/html/index.html

 

 

 

 

Praktikum Programmierung 2

Art Praktikum
Nr. EMI911
SWS 2.0
Lerninhalt

Im Praktikum werden alle Inhalte der Vorlesungen „Programmierung 2” und „Algorithmen & Datenstrukturen” praktisch mit Python umgesetzt.

Die Studierenden kennen klassische Algorithmen und Datenstrukturen, können deren Komplexität in der O-Notation beurteilen und selbstständig anwenden. Es werden folgende Algorithmen und Datenstrukturen behandelt:

  • Verschieden Arten von Listen
  • Verschiedene Sortierverfahren
  • Verschiedene Suchverfahren
  • Binärbäume, Suchbäume, balancierte Suchbäume
  • Funktionale Datenstrukturen (Queues, Arrays)
  • Hashing Graphen, inkl. topologische Sortierung und shortest-path Algorithmus

Studierende sind mit fortgeschrittenen Programmierkonzepten vertraut und können diese selbstständig in Python anwenden. Es werden folgendeThemen behandelt:

  • Objekt-orientierte Programmierung mit Python: Vererbung, abstrakte Klassen, Datenkapselung, statische Attribute und Methoden, liksovsches Substitutionsprinzip
  • Ausgewählte Design-Patterns, z.B. Composite, Proxy und Visitor
  • Iteratoren und Generatoren
  • GUI-Programmierung
  • Nebenläufiges Programmieren
  • Dynamisches Programmieren
Literatur

Theis, Thomas (2019): Einstieg in Python: Programmieren lernen für Anfänger. Rheinwerk Computing.

Klein, Bernd (2017): Einführung in Python 3. Hanser. Downey, Allen (2015): Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. O’Reilly. Online:http://greenteapress.com/thinkpython/html/index.html

Ottmann, Thomas; Widmayer, Peter (2017): Algorithmen und Datenstrukturen, 6. Auflage, Spektrum, Berlin.

Cormen, Tomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009): Introduction to Algorithms, 3. Auflage, MIT Press.