Description:

Über die Jahre hat sich die Programmiersprache Python zu einer der beliebtesten Sprachen entwickelt – sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie. Sie gehört mittlerweile zu den am häufigsten gelehrten Sprachen an Universitäten und gilt in vielen Anwendungsbereichen wie beispielsweise „Artificial Intelligence“ oder „Machine Learning“ als führend. Python zeichnet sich durch eine einfach und übersichtlich gehaltene Syntax aus. Dadurch erleichtert sie das Erlernen ungemein und gilt als ausgezeichnete Programmiersprache für Einsteiger. Durch eine sehr umfangreiche Bibliothek lassen sich bereits viele der oben genannten Anwendungsgebiete durch vorgefertigte Module umsetzen. Des Weiteren lässt sich unter anderem Standardsoftware zur mathematischen Optimierung leicht einbinden, wodurch beispielsweise lineare Optimierungsmodelle intuitiv implementiert und sehr gut gelöst werden können.

In diesem Programmierkurs werden Studierende an die Programmiersprache und an Programmieren an sich herangeführt. Ein wichtiger Bestandteil dabei ist das Erlernen und Einüben, selbstständig Lösungsansätze durch eigenes Recherchieren zu finden. Der Programmierkurs setzt sich aus zwei Komponenten zusammen: Einem Blockseminar und einem Abschlussprojekt.

Im Blockseminar werden den Studierenden einerseits in didaktisch vorbereiteten Präsentationen Grundlagen vermittelt, andererseits sollen die Studierenden bei betreuten Rechnerübungen  eigenständig bereits erste kleine Projekte bearbeiten. Zum Abschluss des Blockseminars erhält jeder Studierende (bevorzugt zu Teams gruppiert) ein umfangreiches Abschlussprojekt, in dem eine Problemstellung aus dem Bereich der Produktions- und Logistikplanung umgesetzt werden soll. Die Ergebnisse des Abschlussprojekts werden final präsentiert. Die Termine der Präsentationen werden während des Seminars bekanntgegeben.

Learning Targets:

Nach der erfolgreichen Teilnahme sind die Studierenden mit Python im Speziellen und den Grundlagen beim Programmieren im Allgemeinen vertraut. Sie sind in der Lage, durch eigene Recherche situativ benötigtes Wissen selbstständig zu erschließen. Darüber hinaus erlangen sie die Fähigkeit, Problemstellungen aus dem Gebiet Produktions- und Logistikplanung mit Python exakt und heuristisch zu lösen.

Outline:

1. Einführung in Programmieren mit Python
2. Datentypen und Ablaufsteuerung
3. Funktionen und Rekursion
4. Kommentieren, Debugging und Profiling
5. Numpy und Gurobi
6. Matplotlib
7. Anwendung auf Probleme der Produktions- und Logistikplanung

Literature:

Das Skript zur Veranstaltung wird rechtzeitig zur Verfügung gestellt.

Zusätzliche einführende Literatur zu Python und jeweils themenspezifische Literatur wird im Kurs bekannt gegeben bzw. ist von den Studierenden zu recherchieren.

Methods of Assessment:

Abschlusspräsentation