Python-Workshop,

Programmieren mit Python:

• Datentypen, Variablen, Operatoren
• Programm-Ablaufsteuerung (Verzweigungen, Schleifen)
• Eigene Methoden / Funktionen erstellen
• Guidelines (für Code und Dokumentation)

Mathematik mit Python:

• Mathematikbibliotheken (sympy, numpy, …) kennen lernen
• Beispiele aus der Analysis, der linearen Algebra und der Statistik lösen

Grafiken und Datenausgabe:

• Grafische Darstellungen mit der matplotlib-Bibliothek (Koordinatensysteme, Plotten, 3D-Darstellungen)

Anwendung und Vertiefung (Kleinprojekte – mögliche Themen):

• Machine Learning mit Python
• Text Processing (NLTK)
• Bildverarbeitung
• Signalverarbeitung
• FEM mit Python
• Curve Fitting and Approximation
• Graphen

• Die Studierenden kennen die Programmiersprache Python und können diese in einer integrierten Entwicklungsumgebung oder in Jupyter-Notebooks verwenden.
• Die Studierenden kennen die wichtigsten Mathematik-Bibliotheken. Mit Hilfe dieser Bibliotheken können die Studierenden mathematische Probleme (Beispiele aus der Analysis, linearen Algebra, Statistik) lösen.
• Die Studierenden kennen die verschiedenen Visualisierungsmöglichkeiten mit Python und können ansprechende und aussagekräftige Grafiken zur Datenvisualisierung erstellen.
• Die Studierenden können für Ingenieursaufgaben Programme mit Schleifen, Verzweigungen, Vektoren und Matrizen erstellen. Sie können Programme debuggen sowie die Funktionsweise fremden Quellcodes beschreiben.
• Die Studierenden können ihre Problemlösungen und eigene Programme ausreichend dokumentieren und beschreiben.

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