inf962 - Fundamental Competencies in Computing Science III: Algorithms and Computational Problem Solving (Vollständige Modulbeschreibung)

Es sind keine spezifischen Kenntnisse erforderlich, um an diesem Modul teilzunehmen.

Absolvent*innen des Moduls haben ein tiefergehendes Verständnis von grundlegenden Theorien und Techniken der Informatik erworben und können auftretende Probleme einordnen. Die Studenten werden damit befähigt, einfache Aufgabenstellungen aus ihrem Fachgebiet mit Mitteln der Informatik zu strukturieren, zu modellieren und Lösungsansätze zu entwerfen und den Lösungsaufwand abzuschätzen. Sie haben ein Grundverständnis für den Entwurf und den Einsatz von relationalen Datenbanken.

Dieser Kurs  vermittelt  Studierenden  grundlegende Fähigkeiten in der rechnergestützten Problemlösung, die für die Bewältigung nachfolgender Kurse in Informatik notwendig sind.

Fachkompetenzen: 
Die Studierenden

• benennen die grundlegenden Konzepte der von Neumann-schen Rechnerarchitektur,
• beschreiben Konzepte der rechnerischen Repräsentation von Informationen und deren Grenzen,
•  nutzen grundlegende Datenstrukturen und Algorithmen und können über deren Komplexität argumentieren,
• modellieren einfache Sachverhalte mit formalen Konzepten wie Automaten und formalen Sprachen,
• entwerfen relationale Datenbanken und benennen die Vorteile einer datenbankgestützten Speicherung.

Methodenkompetenzen:
Die Studierenden

• analysieren Probleme aus ihrem Anwendungsbereich,
• entwerfen sachangemessene Lösungen für einfache Problemstellungen mittels der Programmiersprache Python und schätzen den Aufwand für die  Ausführung ab,
• entwerfen einfache objektorientierte Modelle und implementieren diese in Python und setzen eine einfache IDE zur Erstellung von Python-Skripten ein,
• diskutieren alternative rechnerische Darstellungen von Daten und Problemen  und ziehen daraus fundierte Schlüsse für spätere Entwurfs- und Implementierungsentscheidungen,
• stellen Anfragen an relationale Datenbank über eine einfaches Datenbankmanagementsystem und  können Anfragen an Datenbanken sowohl über ein DBMS als auch über die SQL-Schnittstelle von Programmiersprachen  stellen,
• erarbeiten sich die Syntax einfacher neuer Konstrukte anhand von formalen Konzepten.

Soziale Kompetenzen: 
Die Studierenden

• präsentieren und diskutieren  ihre Lösungen in einem interdisziplinären Team,
• erarbeiten Lösungen zu einfachen Problemstellungen kooperativ im Team.

Selbstkompetenzen:
Die Studierenden

• reflektieren grundlegende Entwurfsentscheidungen in Algorithmen und Datenstrukturen kritisch,
• vertiefen ihre Fähigkeiten im Zeitmanagement.

• von-Neumannsche Rechnerarchitektur, Aufgaben von Betriebssystemen
• Computerdarstellung von Informationen,
• formale Sprachen, Grammatik und Automaten,
• grundlegende Datenstrukturen,
• Algorithmen und Komplexität,
• Programmierung einfacher objektorientierter Lösungen in Python
• Grundlegende Konzepte SQL-basierter Datenbanken

1. Robert Sedgewick und Kevin Wayne
   Algorithms
   2011, ISBN: 032157351X
2. Hans Petter Langtangen
   A Primer on Scientific Programming with Python
   Springer Berlin Heidelberg, 2014, ISBN: 9783642549595
3. Robert Sedgewick und Kevin Wayne
   Computer science : an interdisciplinary approach
   Boston Columbus Indianapolis New York San Francisco Amsterdam Cape Town Dubai
   London Marid Milan Munich Paris Montreal Toronto Delhi Mexico City São Paulo
   Sydney Hong Kong Seoul Singapore Taipei Tokyo Addison-Wesley, 2017, ISBN:
   0134076427;
4. John Guttag 
   Introduction to computation and programming using Python : with application to
   understanding data
   Cambridge, Massachusetts London, England The MIT Press, 2016, ISBN:
   9780262529624
5. Paul Gries, Jennifer Campell, Jason Montojo und Jennifer Campbell
   Practical programming : an introduction to computer science using Python 3.6
   Raleigh, North Carolina The Pragmatic Bookshelf, 2017, ISBN: 9781680502688
6. Gerard Blanchet
   Computer architecture
   Hoboken, NJ Wiley, 2013, ISBN: 1118577795
7. J. Glenn Brookshear und Dennis Brylow
   Computer science : an overview
   Boston Munich u.a. Pearson, 2015, ISBN: 1292061162;
8. John Zelle:
   Python Programming : An Introduction to Computer Science 
   3rd edition, Franklin, Beedle, 2017
9. Brad Miller, David Ranum, 
   How to think like a Computer Scientist" , Online-Course Python for newbies: 
   e-Book: http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/

Dieses Modul vermittelt Studierenden mit nicht-informatischem Hintergrund die Fähigkeiten zur rechnergestützten Problemlösung, die für die Bewältigung nachfolgender Kurse in Informatik erforderlich sind. Es ist nicht für Studierende mit Informatikhintergrund gedacht.

Die Prüfung findet in den ersten drei Wochen nach Ende der Veranstaltungszeit statt.

Die Wiederholungsprüfung findet in den letzten drei Wochen vor Beginn der nächsten Veranstaltungszeit statt.

Fachpraktische Übungen und Klausur
oder
Fachpraktische Übungen und mündliche Prüfung ( bei weniger als 20 Teilnehmenden)