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Herzlich Willkommen zum Onlinekurs: "Informatik für das Bau- und Umweltingenieurwesen"
In diesem Onlinekurs steht die Aus- und Weiterbildung von Informatikfähigkeiten speziell für den Anwendungsbereich der Bau- und Umweltingenieurswissenschaften im Fokus. Immer häufiger benötigen Ingenieure und andere technisch Interessierte in diesen Branchen grundlegende Fähigkeiten in der Programmierung, speziell im Bereich der Datenverarbeitung und -analyse. Dieser Kurs soll hierzu einen kompletten Einstieg in die notwendigen Fähigkeiten und Grundlagen bieten. Teilnehmer sollen auf den Weg gebracht werden, selbständig in Python Programmieraufgaben umzusetzen und in diesen grundlegenden, datenwissenschaftlichen Methoden anzuwenden.
INHALTE
Der Kurs ist in drei Teile aufgeteilt, welche aus jeweils 9 Kurzvideos und 3 Übungen bestehen:
Der Kurs ist in drei Teile aufgeteilt, welche aus jeweils 9 Kurzvideos und 3 Übungen bestehen:
- Grundlagen der Programmierung
- Modellierung und Softwareentwurf
- Datenhaltung und Datenbanken
LEHRENDE
- Vorlesungen: Prof. Dr.-Ing. Jörn Plönnigs, Professur KI für nachhaltiges Bauen, AUF
- Übungen: Dr.-Ing. Markus Berger, Professur KI für nachhaltiges Bauen, AUF
KURSINFO
- Termin: flexibel, Start ist jederzeit möglich
- Kosten: kostenfrei
- Sprache: Deutsch
- Kursart: Onlinekurs
Bitte beachten Sie: Sobald Sie sich das Video ansehen, werden Informationen darüber an Youtube/ Google übermittelt. Wietere Informationen dazu finden Sie unter Google Privacy.
TEIL 1 - GRUNDLAGEN DER PROGRAMMIERUNG
1.1 Motivation
1.2 Computer
1.3 Programmiersprachen
Einführung in die Übungen
Die Übungen in diesem Onlinekurs finden in regelmäßigen Abständen nach den zugehörigen Vorlesungsblöcken statt (startend mit Abschnitt 1.6) und setzen sich jeweils aus einem Video und einer Übungsaufgabe zusammen. Zu Video und Aufgabe gibt es dabei jeweils ein sogenanntes Jupyter-Notebook - ein Dokument in dem Programmcode zellenweise ausgeführt werden kann.
Es gibt zwei Arten wie Sie die Übungen bearbeiten können:
- Selbstständig, mit eigener Python- und JupyterLab-Installation
- Mit Kontrolle durch Mitarbeiter der Professur, in einer Online-Umgebung
1. SELBSTSTÄNDIG
Für Variante 1) müssen Sie JupyterLab auf Ihrem eigenen Gerät ausführen können. Dafür müssen Sie zuerst die Programmiersprache Python (https://www.python.org/), und dann JupyterLab (https://jupyter.org/) installieren.
Zu jeder Übung laden Sie dann die Zugehörigen, von uns mitgelieferten, Dateien herunter. Diese können Sie in JupyterLab öffnen und dann wie im Video gezeigt Schritt für Schritt bearbeiten.
Funktionen wie die im Video gezeigten „Assignment List“ oder „Validate“ werden nicht zur Verfügung stehen, sind aber zum Lösen nicht erforderlich. Die „assert“-Tests geben Ihnen Feedback ob Sie die Aufgaben korrekt gelöst haben.
Für Variante 1) müssen Sie JupyterLab auf Ihrem eigenen Gerät ausführen können. Dafür müssen Sie zuerst die Programmiersprache Python (https://www.python.org/), und dann JupyterLab (https://jupyter.org/) installieren.
Zu jeder Übung laden Sie dann die Zugehörigen, von uns mitgelieferten, Dateien herunter. Diese können Sie in JupyterLab öffnen und dann wie im Video gezeigt Schritt für Schritt bearbeiten.
Funktionen wie die im Video gezeigten „Assignment List“ oder „Validate“ werden nicht zur Verfügung stehen, sind aber zum Lösen nicht erforderlich. Die „assert“-Tests geben Ihnen Feedback ob Sie die Aufgaben korrekt gelöst haben.
2. KONTROLLIERT
Für Variante 2), erstellen Sie sich einen Account unter „ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/“. Schreiben Sie dann eine E-Mail mit ihrem gewählten Account-Namen und echtem Namen an markus.berger@uni-rostock.de.
Nach Prüfung durch uns werden Sie freigeschaltet und können dann mit der Bearbeitung beginnen.
Hier stehen alle Aufgaben bereits in einer Online-Umgebung bereit.
Sobald Sie alle Übungen erfolgreich abgeschlossen haben, können Sie uns erneut schreiben, damit wir mit der Korrektur beginnen können.
Für Variante 2), erstellen Sie sich einen Account unter „ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/“. Schreiben Sie dann eine E-Mail mit ihrem gewählten Account-Namen und echtem Namen an markus.berger@uni-rostock.de.
Nach Prüfung durch uns werden Sie freigeschaltet und können dann mit der Bearbeitung beginnen.
Hier stehen alle Aufgaben bereits in einer Online-Umgebung bereit.
Sobald Sie alle Übungen erfolgreich abgeschlossen haben, können Sie uns erneut schreiben, damit wir mit der Korrektur beginnen können.
Sind alle Übungen korrekt, können Sie ein Zertifikat über den Abschluss des Kurses erhalten.
1.4 Softwarearchitekturen
1.5 Wissenspyramide
1.6 Datentypen
ÜBUNG 1
Bitte beachten Sie: Sobald Sie sich das Video ansehen, werden Informationen darüber an Youtube/ Google übermittelt. Wietere Informationen dazu finden Sie unter Google Privacy.
Wenn Sie unsere Online-Programmierungsumgebung (ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/) nutzen, drücken Sie „Fetch“ bei Übung 1 in der „Assignment List“-Oberfläche.
Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien Übung 1
1.7 Operatoren
1.8 Verzweigungen
1.9 Schleifen
ÜBUNG 2
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Wenn Sie unsere Online-Programmierungsumgebung (ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/) nutzen, drücken Sie „Fetch“ bei Übung 2 in der „Assignment List“-Oberfläche.
Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien Übung 2
TEIL 2 - MODELLIERUNG UND SOFTWAREENTWURF
2.1 Funktionen
2.2 Rekursion
2.3 Objektorientierung
Übung 3
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Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien zu Übung 3
2.5 Programmablauf
Übung 4
Wenn Sie unsere Online-Programmierungsumgebung (ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/) nutzen, drücken Sie „Fetch“ bei Übung 4 in der „Assignment List“-Oberfläche.
Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien zu Übung 4
2.6 Algorithmen
2.8 Testen
Übung 5
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Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien zu Übung 5
TEIL 3 - DATENHALTUNG UND DATENBANKEN
3.1 Pakete
Übung 6
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Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien zu Übung 6
3.2 Datenerhaltung
Übung 7
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Wenn Sie unsere Online-Programmierungsumgebung (ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/) nutzen, drücken Sie „Fetch“ bei Übung 7 in der „Assignment List“-Oberfläche.
Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien zu Übung 7
3.4 Relationale Datenbanken
3.5 SQL-Abfragen
Übung 8
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Wenn Sie unsere Online-Programmierungsumgebung (ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/) nutzen, drücken Sie „Fetch“ bei Übung 8 in der „Assignment List“-Oberfläche.
Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien zu Übung 8
3.6 SQL-Verwaltung
3.7 Datenbankentwurf
3.8 Normalisierung
Übung 9
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Wenn Sie unsere Online-Programmierungsumgebung (ml-lab.ai4sc-lectures.auf.uni-rostock.de/) nutzen, drücken Sie „Fetch“ bei Übung 9 in der „Assignment List“-Oberfläche.
Wenn Sie mit ihrer eigenen Installation arbeiten, laden Sie folgende Dateien herunter:
Dateien zu Übung 9
