Modulbeschreibung

Python für Ingenieure

Kurzzeichen:
M_PYTHON1
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
2
Leitidee:

Die Studierenden lernen die Scriptsprache Python kennen und können sich diese in verschiedene Situation zunutze machen. Sie erarbeiten sich die notwendigen Grundkenntnisse, um später für Module um Umfeld Digitalisierung und AI vorbereitet zu sein.

Modulverantwortung:
Prof. Dr. Nyffenegger Felix
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona
Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_21(Empfohlenes Semester: 3)Kategorie:Grundstudium Maschinentechnik-Innovation (M-gs)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_23(Empfohlenes Semester: 3)Kategorie:Grundstudium Maschinentechnik-Innovation (M-gs)
Wahl-Modul für Digitalisierung STD_24 (PF)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Modulschlussprüfung:
Schriftliche Prüfung, 60 Minuten
Gewichtung:

100%

Bemerkungen:

Prüfung am PC, Open Book, digitale Hilfsmittel erlaubt

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):

Die Studierenden lernen die Scriptsprache Python kennen und können sich diese in verschiedene Situation zunutze machen. Sie erarbeiten sich die notwendigen Grundkenntnisse, um später für Module um Umfeld Digitalisierung und AI vorbereitet zu sein.

Modul- und Lerninhalt:
  • Einführung in die Syntax der Programmiersprache Python: Variablen, Operatoren, Bedingungen, Schleifen, Funktionen
  • Grundlagen der Datenverarbeitung: Input/Ouput (Konsole, JSON, CVS, REST), Listen-Operationen (Dicitionaries, Tuples, Sets), String-Operationen / Parsing
  • Nutzung von Modulen
  • Strukturierung von Python Code
  • Vertiefung von aktuellen ausgewählten Python Modulen (NumPy, Mathplot, ...)
  • Einführung in Jupiter-Notebooks

 

Fach-, Selbst- und Sozialkompetenz

  • Die Studierenden können einfache Programme in der Programmiersprache Python erstellen.
  • Die Studierenden kennen die wesentlichen Python-Module, welche im Maschinen-Technik Umfeld relevant sind.
  • Die Studierenden können mit Python Daten verarbeiten und dies graphisch darstellen.
  • Die Studierenden können mit dem Werkzeug Jupiter Notebook einfach nachvollziehbare und gut dokumentierte Berechnungen vornehmen und Algorithmen entwickeln.
Lehrmittel/-materialien:

Siehe Moodle (wird jährlich aktualisiert)