Modulbeschreibung

Python

Kurzzeichen:
M_Python
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
3
Leitidee:

Das Ziel dieses Kurses ist es, den Studierenden die Grundlagen sowie ausgewählte Vertiefungen der Programmiersprache Python zu vermitteln, welche in den nachfolgenden Semestern in den Modulen Machine Learning und Deep Learning zur Anwendung kommen. 

Die Studierenden sind nach Absolvierung dieses Kurses ausserdem in der Lage, Python als nützliches Werkzeug bei Ingenieurarbeiten einzusetzen. 

Modulverantwortung:
Malacarne Selina Rea
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona
Zusätzliche Eingangskompetenzen:

Beherrschen einer höheren Programmiersprache wie C/C++ oder Java

Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Elektrotechnik STD_14(Empfohlenes Semester: 4)Kategorien:Grundlagen Elektrotechnik (E-g), Technik (E-et)
Wahlpflicht-Modul für Elektrotechnik STD_21(Empfohlenes Semester: 4)Kategorien:Grundlagen Elektrotechnik (E-g), Technik (E-et)
Wahl-Modul für Informatik STD_11(Keine Semesterempfehlung)
Wahl-Modul für Informatik STD_14(Keine Semesterempfehlung)
Wahl-Modul für Informatik STD_21(Keine Semesterempfehlung)
Wahl-Modul für Informatik Retro STD_14_UG(Keine Semesterempfehlung)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_14(Empfohlenes Semester: 4)Kategorie:Grundstudium Maschinentechnik-Innovation (M-gs)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_21(Empfohlenes Semester: 4)Kategorie:Grundstudium Maschinentechnik-Innovation (M-gs)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Modulschlussprüfung:
Schriftliche Prüfung, 120 Minuten

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):

Das Ziel dieses Kurses ist es, den Studierenden die Grundlagen sowie ausgewählte Vertiefungen der Programmiersprache Python zu vermitteln, welche in den nachfolgenden Semestern in den Modulen Machine Learning und Deep Learning zur Anwendung kommen. 

Die Studierenden sind nach Absolvierung dieses Kurses ausserdem in der Lage, Python als nützliches Werkzeug bei Ingenieurarbeiten einzusetzen. 

Modul- und Lerninhalt:

Da dieser Kurs ständig aktualisiert wird, sind Änderungen jederzeit möglich. 

  • Datentypen, Variablen, Dictionaries, Mengen
  • Verzweigungen, Schleifen, Ausnahmebehandlungen, Generatoren, Iteratoren
  • Funktionen, Module und Klassen
  • Input, Output, Dateien lesen und schreiben
  • Flaches und tiefes Kopieren, Scope von Variablen, List Comprehensions
  • Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Data Serialization
  • weitere Themen