Softwaredesign

Julian Huber & Matthias Panny

Allgemeine Info

Wer? - Gruppe 2A

  • Matthias Panny (Matthias.Panny@mci.edu)
  • BSc, MSc in Mechatronik, MCI
  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Studiengang Mechatronik

Wer? - Gruppe 2B

  • Julian Huber (Julian.Huber@mci.edu)
  • Dr.rer.pol in Information Systems, KIT
  • BSc, MSc in Wirtschaftsingenieurwesen, TU Berlin, KIT
  • Hochschullektor im Studiengang Smart Building Technologies

Was?

Ausgangslage

  • Kenntnisse in C
  • Kenntnisse in C++
    • Objektorientierte Programmierung
    • Templates
  • Spiel als erstes größeres Projekt umgesetzt

Ziel

  • Grundlagen in Python
  • Versionskontrolle mit git & kollaboratives Arbeiten
  • Algorithmen, deren Analyse & Anwendung
  • Wie entwickelt man auf moderne/sinnvolle Art Software?
  • Anwendung des Gelernten in einer Case Study
  • → ⚠️ keine reine Programmier-LV

Wie?

Prüfungsmodalität

  • Abschlussprojekt als Gruppenarbeit: 100%

  • Hausübungen

    • 15 Hausübungen gesamt
    • 10% Abzug pro fehlender Hausübung ab 2 fehlenden

  • Gesamt sind 60% notwendig für eine positive Note

  • Nachklausur: mündliche Prüfung

Zeitaufwand

  • Lehrveranstaltung mit 4 SWS & 5 ECTS
  • 4 SWS = 45h gemeinsame Vorlesungszeit
  • 5 ECTS = 125h Zeitaufwand (im Durchschnitt)
  • 125h - 45h = 80h Zeitaufwand für Hausübungen & Projekt

🏆 Hausübungen

  • Zu den meisten Einheiten sind Hausübungen zu absolvieren → letze Folie mit 🏆 markiert
  • Die Angabe erfolgt mittels Jupyter Notebook
  • Die Abgabe erfolgt als ausgeführtes Notebook über das Sakai-Assignment → ordnugnsgemäß und fristgerecht

Benotung der Hausübungen

  • Mehr als im trivialen Ausmaß mit der HÜ beschäftigt → 0%
  • Nicht mit der Hausübung beschäftigt → -10%
  • Eine vergessene/nicht gemachte HÜ als Toleranz

Folienkennzeichnungen

  • 🤓: Folien mit Inhalten die über das Minimum hinausgehen → je nach Zeit für Interessierte im Selbststudium
  • 🔁: Wiederholung von Inhalten aus dieser LV oder anderen LVs
  • ✍️: Aufgaben in der LV → machen wir teils gemeinsam
  • Foliensätze mit xx_Ax_Name_des_Foliensatzes → Appendix
  • 🏆: Kurze Angabe zur Hausübung

Wichtig!

  • Diese LV findet in der aktuellen Form das zweite Mal statt
  • Bitte gebt uns auch schon während der LV Feedback - am Ende des Semesters ist es zu spät um für euch noch viel zu ändern

Literaturempfehlungen

  • Besonders empfohlene Literatur ist rot hervorgehoben

Liteartur

  • C. Althoff, The Self-Taught Computer Scientist, 2021.
  • A. Shvets, Dive Into Design Patterns, 2019.
  • E. Matthes, Python crash course: a hands-on, project-based introduction to programming, 2016.
  • D. E. Knuth, The Art of Computer Programming: Volume 1-4A/B: 1997-2022.
  • B. Miller & D. Ranum, Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python, 2011.
  • J. VanderPlas, Python Data Science Handbook, 2016.
  • H.-P. Halvorsen, Python for Science and Engineering, 2020.
  • N. Wirth, Algorithms and Data Structures, 1985.
  • N. Wirth, Algorithms + Data Structures = Programs, 1976.
  • K. Passig, J. Jander. Weniger schlecht Programmieren, 2013.