Python mit SQL Programmierung und Künstliche Intelligenz

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmenden ein grundlegendes Verständnis der Programmiersprache Python. Nach einer einleitenden Darstellung der Bedeutung von Python für datenwissenschaftliche Programmieraufgaben werden die Studenten mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Variablen, Datentypen und Anweisungen vertraut gemacht. Darauf aufbauend wird der wichtige Begriff einer Funktion erläutert und Fehler, Ausnahmebehandlung und Protokollierung erklärt. Der Kurs schließt mit einem Überblick über die am weitesten verbreiteten Bibliothekspakete für Data Science ab.

Kursinhalte

• Einführung
  • Warum Python?
  • Beschaffung und Installation von Python
  • Der Python-Interpreter, IPython und Jupyter
• Variablen und Datentypen
  • Variablen und Wertzuweisung
  • Zahlen
  • Strings
  • Sammlungen
  • Dateien
• Erklärungen
  • Zuweisung, Ausdrücke und Druck
  • Bedingte Anweisungen
  • Schleifen
  • Iteratoren und Verständnisse
• Funktionen
  • Funktionserklärung
  • Umfang
  • Argumente
• Fehler und Ausnahmen
  • Fehler
  • Behandlung von Ausnahmen
  • Protokolle
• Module und Pakete
  • Verwendung
  • Namensräume
  • Dokumentation
  • Populäre Datenwissenschaftspakete

Fakten zum Modul: Niveau: Bachelor · Unterrichtssprache: Deutsch · 5 ECTS-Punkte · Modulprüfung: Examen, 90 Minuten

Dieser Kurs baut auf Grundkenntnissen der Python-Programmierung (Introduction to Programming with Python) auf und befasst sich mit der Darstellung fortgeschrittener Python-Programmierkonzepte. Zu diesem Zweck werden wichtige Begriffe der objektorientierten Programmierung wie Klassen und Objekte und die zugehörigen Entwurfsprinzipien erläutert. Ausgehend von einer eingehenden Diskussion fortgeschrittener Merkmale von Python-Funktionen werden funktionale Programmierkonzepte und ihre Implementierung in Python vermittelt. Speziell im dualen Fernstudium:

Kursinhalte

Der Kurs bietet den Studierenden eine gründliche Einführung in wichtige Begriffe und Konzepte aus dem Bereich der objektorientierten Programmierung wie Klassen, Objekte, Abstraktion, Kapselung, Vererbung, Polymorphismus, Komposition und Delegation. Zusätzlich wird das Paradigma der funktionalen Programmierung und zugehörige Ideen wie Funktionen als erste Klasse Objekte, Dekoratoren, reine Funktionen, Unveränderbarkeit und Funktionen höherer Ordnung vermittelt. Entsprechend dem Portfolio-Kurstyp werden die oben genannten Konzepte und Ideen durch praktische Programmierprojekte untersucht.

Fakten zum Modul: Niveau: Bachelor · Unterrichtssprache: Deutsch · 5 ECTS-Punkte · Modulprüfung: Portfolio

Gespeicherte Daten bilden die Grundlage von vielen Wertschöpfungsketten einer Informations- und Wissensgesellschaft. Daher bildet die methodische Strukturierung von Datenschemas als „Formgeber“ gespeicherter Daten eine wichtige Grundlage, um gespeicherte Informationen so abzulegen, dass ein einfaches Wiederfinden und Bearbeiten möglich ist. Neben dem strukturierten Speichern von Daten muss auch ein strukturierter Zugriff auf große Datenmengen möglich sein.

In diesem Kurs wird vermittelt, wie Daten in relationalen Datenmodellen gespeichert werden und wie auf gespeicherte Daten mit SQL zugegriffen werden kann. Weiterhin werden neben relationalen Datenbanksystemen auch moderne DB-Systeme (NoSQL) zum Speichern und Zugreifen von Daten vorgestellt.

Kursinhalte

• Grundlagen relationaler Datenbanken
  • Grundkonzepte des relationalen Datenmodells
  • Datensätze in der Datenbank suchen und löschen
  • SQL und Relationale Datenbanksysteme
• Datenbankanfragen an genau eine Tabelle
  • Daten abfragen (SELECT)
  • Daten mit Bedingung abfragen (WHERE)
  • Ausgabe von Abfragen sortieren (ORDER BY)
  • Abfragen mit Gruppenbildung (GROUP BY)
  • Unterabfragen mit verschachtelten SELECT-Statements
• Konzeption und Modellierung von relationalen Datenbanken
  • Das Entity Relationship-Modell
  • Beziehungen und Kardinalitäten in E/R-Modellen
  • Normalformen von Datenbanken
• Erstellung von relationalen Datenbanken
  • Aktivitäten zum logischen Datenbankentwurf
  • Abbildung vom konzeptionellen Datenmodell in das physikalische Datenmodell
  • Erzeugen von Tabellen in SQL-Datenbanken aus E/R-Diagrammen
• Komplexe Datenbankabfragen auf mehreren Tabellen
  • Verbundmengen (JOIN)
  • Mengenoperationen
  • Datensichten mit CREATE VIEW
• Manipulieren von Datensätzen in Datenbanken
  • Neue Datensätze einfügen (INSERT)
  • Vorhandene Datensätze ändern
  • Transaktionen
• NoSQL-Datenbanksysteme
  • Motivation und Grundidee
  • Ausgewählte Gruppen von NoSQL-Systemen

Fakten zum Modul: Niveau: Bachelor · Unterrichtssprache: Deutsch · 5 ECTS-Punkte · Modulprüfung: Klausur, 90 Minuten

Dieser Kurs bietet die Möglichkeit, ein reales Anwendungsszenario für eine bestimmte Datenbank zu implementieren. Eine Liste mit Ideen für Anwendungsfälle wird auf der Online-Lernplattform zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus können die Studierenden in Absprache mit dem Tutor eigene Anwendungsfälle einbringen und implementieren. Im Vordergrund steht die Umsetzung des theoretischen Wissens über Datenbankmethoden und -ansätze zur Lösung eines realen Anwendungsszenarios. Dazu gehört auch, mögliche Design- und Architekturentscheidungen mithilfe von Methoden aus der Datenbankmodellierung zu begründen und in einem funktionierenden Datenbanksystem zu implementieren.

Kursinhalte

In diesem Kurs wenden die Studierenden ihr Wissen über Datenmodellierung und Datenbanken an, um einen Anwendungsfall ihrer Wahl in einem Projekt zu implementieren. Alle relevanten Artefakte, wie die Bewertung des Anwendungsfalls, die gewählte Methode zur Implementierung, der Code und die Ergebnisse, werden in Form einer schriftlichen Ausarbeitung dokumentiert.

Fakten zum Modul: Niveau: Bachelor · Unterrichtssprache: Deutsch · 5 ECTS-Punkte · Modulprüfung: Portfolio