Der Lehrgang kombiniert mit Python und MATLAB zwei nachgefragte Hochsprachen. Zunächst führt dich der Kurs durch Python: von den grundlegenden Themen wie Zeichenketten sowie verschiedenen Sammeltypen und Funktionen über die objektorientierte Programmierung mit der Definition von Klassen und Methoden bis zu einem Einblick in die grafische Benutzeroberfläche. Im Anschluss wird das Thema der mathematischen Simulation mit MATLAB vorgestellt. MATLAB findet weltweit Verwendung in der Datenanalyse sowie der Darstellung mathematischer Lösungen. Zusätzlich vermittelt der Kurs die Modellierung von Systemen mit Simulink und gibt einen Einblick in die Nutzung Künstlicher Intelligenz im Beruf.
Ziele
Nach dem Kurs verfügst du über ein kompaktes, grundlegendes Wissen in der Programmierung mit Python. Du handhabst die Programmiersprache mit ihren Klassen, Bibliotheken und Funktionen sicher. Zusätzlich hast du das nötige Fachwissen und kennst die spezifische Terminologie zur mathematischen Modellierung mit MATLAB und Simulink. Du beherrschst die Werkzeuge der MATLAB-Software und die Programmiersprache MATLAB. Des Weiteren ist dir die Modellierung von numerischen Systemen mit der Software Simulink bekannt.
Themen
Programmierung mit Python
Grundlagen Python (ca. 1 Tag)
Geschichte, Konzepte
Verwendung und Einsatzgebiete
Syntax
Lexis, Semantik
PEP-8-Konventionen
Interpreter vs. Compiler
Numeral Systems: binär, oktal, hexadezimal
Scientific Notation
Erste Schritte mit Python (ca. 5 Tage)
Zahlen
Zeichenketten
Datum und Zeit
Standardeingabe und -ausgabe
Numerische Operatoren
Vergleichs-, logische und bitweise Operatoren
Datentypumwandlung
list, tuple, dict, set
List-Funktionen und -Methoden
Verzweigungen und Schleifen (if, for, while)
Mitgliedsoperatoren
String-Basics: escaping, multiline strings
Operatoren priorisieren und binden
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Funktionen (ca. 5 Tage)
Eigene Funktionen definieren
Variablen
Parameter und Argumente
Rückgabewerte
Rekursion
Namensräume
Funktionale Programmierung
Parameterarten: positional, keyword, mixed
Defaultwerte
Shadowing und global keyword
None und Rückgabe ohne Wert
Fehlerbehebung (ca. 0,5 Tage)
Grundlagen der Fehlerbehandlung mit try und except
Typische Fehlertypen und Exception Hierarchie
Fehlerweitergabe und Programmunterbrechungen
Strukturierung der except Blöcke
Objektorientierte Programmierung (ca. 4,5 Tage)
Python-Klassen
Methoden
Unveränderliche Objekte
Datenklasse
Vererbung
Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung „PCEP™ – Certified Entry-Level Python Programmer” in englischer Sprache (ca. 4 Tage)
Mathematische Modellierung mit MATLAB und Simulink
Grundlagen MATLAB (ca. 2 Tage)
MATLAB-Oberfläche
Auslesen von Daten aus einer Datei
Variablen, Arrays, Operatoren, Grundfunktionen
Grafische Darstellung von Daten
Anpassen von Diagrammen
Exportieren von Grafiken
Variablen und Befehle (ca. 2 Tage)
Relationale und logische Operatoren
Mengen, Mengen bei 2D-Körpern (Polyshape)
Durchführung mathematischer und statistischer Berechnungen mit Vektoren
Grafiken in der Statistik
Analyse und Visualisierung (ca. 1 Tag)
Erstellen und Verändern von Matrizen
Mathematische Operationen mit Matrizen
Grafische Darstellung von Matrixdaten
Matrixanwendungen: Abbildungen, Rotation, Lineare Gleichungssysteme, Least Square Verfahren
Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
sowie Anwendungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld
Datenverarbeitung (ca. 1 Tag)
Datentypen: Structure Arrays, Cell Arrays, String vs. Char, Categorical, Datetime u. v. m.
Anlegen und Organisieren tabellarischer Daten
Bedingte Datenauswahl
Importieren/Exportieren mit Matlab: Ordnerstrukturen, .mat-Daten, Tabellendaten, Fließtexte
MATLAB-Programmierung (ca. 3 Tage)
Kontrollstrukturen: Schleifen, if-else, Exceptions
Funktionen
Objektorientierte Programmierung
App Design
Simulation in MATLAB (ca. 5 Tage)
Numerische Integration und Differenziation
Grundlagen der Simulation gewöhnlicher Differentialgleichungen, Matlab ODE und Solveroptionen
Simulationstechnik in Matlab: Eingabeparameter, Dateninterpolation, Simulationsstudien
Simulationssteuerung: Eventfunctions (Zero Crossing), Outputfunctions
Anwendungsbeispiele, z. B. Simulation eines Elektromotors, Simulation einer Rakete
Simulink (ca. 4 Tage)
Grundlagen in Simulink: Schaubilder, Funktionen, Signale und Differentialgleichungen
Funktionen, Subsysteme und Bibliotheken
Import/Export, Lookup-Tabellen, Regelung
Zero-Crossing, Automatisierung von Simulationsaufgaben (Matlab Zugriff)
Anwendungsbeispiele, z. B. Simulation eines Flugzeugtriebstrangs
Projektarbeit (ca. 2 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse
Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.
