MN-GM-DATPRO

Basismodul: Datenverarbeitung und Programmieren
Kennnummer MN-GM- DATPRO		Workload 180 h	Leistungs- punkte 6 LP	Studien- semester 2. oder 3. Semester	Häufigkeit des Angebots Jedes WiSe	Dauer 1 Semester
1	Lehrveranstaltungen a) Vorlesung b) Übung			Kontaktzeit 45 h 30 h	Selbststudium 45 h 60 h	geplante Gruppengröße 24
2	Ziele des Moduls und zu erwerbende Kompetenzen Die Studierenden sollen im Teil „Programmieren“ lernen, einfache bis mittelschwierige praktische Problemstellungen aus den Bereichen Mathematik, Physik, Geophysik und Meteorologie mit geeigneten Programmiermethoden zu lösen. Mit Fortran 95 und Python werden zwei Sprachen mit unterschiedlichen Schwerpunkten vermittelt (Fortran 95: Compilersprache für mathematisch-physikalisch-numerische Berechnungen und High-Performance Computing (HPC), Python: Interpretersprache mit vielen bereits vorgefertigten Modulen, u. a. auch zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten und zum Plotten). Daneben sollen die Studierenden im Teil „Datenverarbeitung“ lernen, wie moderne Computer aufgebaut sind und funktionieren. Als Synthese beider Teile endet das Modul mit einer Einführung in das Programmieren parallelisierter Anwendungen (u. a. mit MPI) sowie einem Überblick über häufig verwendete Datenstrukturen und deren Hauptanwendungsgebiete. Den Studierenden sollen die folgende Kompetenzen vermittelt werden: Geeignete Algorithmen zur Lösung von Problemstellungen aus den Bereichen Mathematik, Physik, Geophysik und Meteorologie zu finden Algorithmen in den Programmiersprachen Python und Fortran 95 implementieren zu können Methodenkompetenzen: Auswahl der geeigneten Programmiersprache zur Lösung eines Problems Auswahl eines geeigneten Algorithmus zur Lösung eines Problems Auswahl der geeigneten Methode zur Parallelisierung von Programmen Darüber hinaus werden allgemeine Kompetenzen gestärkt, wie z. B. : Durchhaltevermögen Selbständiges Arbeiten Zeitmanagement und Projektplanung Abstraktionsvermögen, konzeptionelles, analytisches und logisches Denken
3	Inhalte des Moduls Datenverarbeitung   Darstellung von Zahlen 1.1 Ganzzahlen 1.2 Negative Ganzzahlen 1.3 Fließkommazahlen Rechnerhardware 2.1 Aufbau einer CPU 2.2 Aufbau eines Rechners, Zusammenspiel CPU, Hauptspeicher und Busse 2.3 Interrupts, DMA, Busarbitrierung 2.4 Caches Betriebssystemkern 3.1 Aufbau des Unix-Kernels 3.2 Virtuelle Adressen 3.3 Multitasking 3.4 Netzwerk (TCP/IP) 3.5 Lokale Dateisysteme Symmetrisches Multi-Prozessing 4.1 Hardware (Busarbitrierung, Cache Snooping) 4.2 Betriebssystem (Locks, Multithreading) Ausgewählte Kapitel Computeranwendungen, zum Beispiel: 5.1 Shells und Shell-Skripte 5.2 Kryptographie Softwareentwicklung 6.1 Software Validation and Verification 6.2 Software Configuration Management 6.3 Versionskontrolle mit RCS 6.4 Make und Makefiles Programmierung   Programmieren in Fortran 95 1.1 Entwicklung der Sprache Fortran, Kompatibilität zu früheren Versionen 1.2 Typen, Variablen und Parameter 1.3 Ausdrücke 1.4 Programmsteuerung 1.5 Ein- und Ausgabe 1.6 Programmeinheiten (PROGRAM, FUNCTION, SUBROUTINE) 1.7 Felder und Parallelisierung 1.8 Objektorientiertes Programmieren (Module, benutzerdefinierte Typen und Operatoren, Überladen von Operatoren, Zuweisungen und Funktionen) 1.9 Zeiger und dynamischer Speicher 1.10 Zugang zur Numerischen Umgebung Programmieren in Python 2.1 Syntax und Befehle zur Flußkontrolle 2.2 Datentypen und Operatoren 2.3 Routinen 2.4 Objektorientierung, Erstellen von Klassen 2.5 Verwendung von Modulen, eingebaute Module, Erstellen eigener Module 2.6 Input und Output 2.7 Ausnahmefehler und Assertions 2.8 Iteratoren und Generatoren 2.9 Überblick über die wichtigsten Python-Module für die Datenverarbeitung in der Geophysik und Meteorologie: Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib Parallelisieren 3.1 Message Passing Interface (MPI) 3.2 Parallelisieren in Python Datenstrukturen und Algorithmen 4.1 Iteration und Rekursion 4.2 Datenstrukturen (verkettete Listen, Bäume, Graphen etc.) 4.3 Algorithmen (auf Datenstrukturen operierende, z. B. Binary Tree Sort)
4	Lehr- und Lernformen Die theoretischen Inhalte werden in der Vorlesung vermittelt. In den Präsenzübungen wird das theoretisch Erlernte von den Studierenden unter Anleitung an praktischen Beispielen umgesetzt. An den Präsenzübungen besteht Teilnahmepflicht. Hausaufgaben (Übungen) dienen dem weiteren Selbststudium zum Vertiefen des Stoffes. Ein größeres Programmierprojekt kann auf mehrere Übungen aufgeteilt werden.
5	Modulvoraussetzungen Formal: keine. In den Übungen werden häufig Anwendungen aus den Bereichen der Geophysik, Meteorologie, Physik und Mathematik programmiert. Gute Kenntnisse der Inhalte der Module der ersten beiden Semester des Studiengangs Geophysik und Meteorologie werden vorausgesetzt.
6	Form der Modulabschlussprüfung Das Modul wird mit einer Klausur abgeschlossen. Zu Beginn des Folgesemesters wird eine Wiederholungsprüfung angeboten. Zulassungsvoraussetzung für die Klausur sind die bestandenen Übungen (mindestens 50 % der in den Übungen zu erreichenden Punkte sind erforderlich).
7	Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten Bestandene Übungen (mindestens 50 % der in den Übungen zu erreichenden Punkte sind erforderlich) sowie eine bestandene Klausur.
8	Verwendung des Moduls (in anderen Studiengängen) Das Modul kann in anderen mathematisch-naturwissenschaftlichen Fächern als Grundlagenmodul zur Vermittlung von Kenntnissen in Datenverarbeitung und Programmieren verwendet werden.
9	Stellenwert der Modulnote für die Fachnote Gewicht von 6/180
10	Modulbeauftragte/r A. Wennmacher
11	Sonstige Informationen Der Präsenzteil der Übungen findet im CIP-Raum an Linux-Computern statt. Eigene (Unix-basierte) Computer (Linux, Mac OS) können gerne verwendet werden.