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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
Nicht angemeldet
(Donnerstag, 28. März 2024 15:35:19)
t.BA.DS.ADS.20HS (Algorithmen und Datenstrukturen)
Modul: Algorithmen und Datenstrukturen
Diese Information wurde generiert am: 28.03.2024
Nr.
t.BA.DS.ADS.20HS
Bezeichnung
Algorithmen und Datenstrukturen
Veranstalter
T CAI
Credits
4
Beschreibung
Version: 3.0 gültig ab 01.08.2021
Kurzbeschrieb
Im Modul werden grundlegene Algorithmen und Datenstrukturen der Informatik behandelt, welche die Grundlage für Verfahren in Datenanalyse, Machine Learning und KI bildern. Die Studierenden lernen insbesondere:
Sie kennen und üben die Vorgehensweise, algorithmisch komplexe Problemstellungen zu lösen.
Sie kennen die zentralen Datenstrukturen der Informatik und wie sie in Python umgesetzt werden.
Sie können den Rechenaufwand Ihrer Programme abschätzen.
Sie können grundlegende Entwurfsmuster anwenden.
Modulverantwortung
Stadelmann Thilo (stdm)
Lernziele (Kompetenzen)
Ziel
Kompetenzen
Taxonomiestufen
Die Studierenden kennen die zentralen Algorithmen und Datenstrukturen der Informatik.
F
K1
Die Studierenden kennen grundlegende Entwurfsmuster, um neue Algorithmen zu entwerfen, und können diese auf einfache Probleme anwenden.
F, M
K1, K3
Die Studierenden können den Rechenaufwand von einfachen Algorithmen abschätzen.
F, M
K3
Die Studierenden können Algorithmen und Datenstrukturen in Python implementieren und verwenden.
F
K3
Modulinhalte
Allgemeine Konzepte
Asymptotische Komplexität (O-Notation)
Analyse von Algorithmen (Laufzeit und Speicherplatz)
Algorithmen-Paradigmen
Rekursion
Backtracking
Greedy-Algorithmen
Divide and Conquer
Datenstrukturen
Stack und Queue
Liste
Hash-Tabelle
Baum
Graph
Algorithmen
Suche
Baum-Traversierung
Rotation in ausgeglichenen Suchbäumen
Hashing
Kürzeste Wege in Graphen
Breiten- und Tiefensuche in Graphen
Minimale Spannbäume
Sortierverfahren
Untere Laufzeit-Schranke
Lehrmittel/Materialien
Folien
Praktika und Begleitmaterial (in elektr. Form)
Ergänzende Literatur
Sedgewick/Wayne: "Algorithmen: Algorithmen und Datenstrukturen"
4. aktualisierte Auflage 2014, Pearson Education, ISBN: 978-3-86894-184-5
Weitere Unterlagen werden bei Bedarf zur Verfügung gestellt.
Zulassungs-voraussetzungen
PROG1, PROG2
: Programmieren in Python
Unterrichtssprache
(X) Deutsch ( ) Englisch
Teil des Internationalen Profils
( ) Ja (X) Nein
Modulausprägung
Typ 3a
Details siehe unter:
T_CL_Modulauspraegungen_SM2025
Leistungsnachweise
Bezeichnung
Art
Form
Umfang
Bewertung
Gewichtung
Leistungsnachweise während der Unterrichtszeit
Praktika und Lernkontrollen
schriftlich und elektronisch
14 Wochen
Benotung
30%
Semesterendprüfung
Prüfung
mündlich
20 Minuten
Benotung
70%
Bemerkungen
Rechtsgrundlage
Die Modulbeschreibung ist neben Rahmenprüfungsordnung und Studienordnung Teil der Rechtsgrundlage. Sie ist verbindlich. Eine in der ersten Unterrichtswoche des Semesters schriftlich festgehaltene und kommunizierte Modulvereinbarung kann die Modulbeschreibung präzisieren. Die Modulvereinbarung ersetzt nicht die Modulbeschreibung.
Hinweis
Weitere verfügbare Versionen:
1.0 gültig ab 01.02.2021
Kurs: Algorithmen und Datenstrukturen - Praktikum
Nr.
t.BA.DS.ADS.20HS.P
Bezeichnung
Algorithmen und Datenstrukturen - Praktikum
Hinweis
Für das Stichdatum 02.08.2099 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.
Kurs: Algorithmen und Datenstrukturen - Vorlesung
Nr.
t.BA.DS.ADS.20HS.V
Bezeichnung
Algorithmen und Datenstrukturen - Vorlesung
Hinweis
Für das Stichdatum 02.08.2099 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.