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Code: |
305900 |
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Module title: |
Applied Computer Science |
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Version: |
1.0 (09/2024) |
| Last update: |
31.10.2024 14:41:41 |
Person responsible for content: |
Prof. Dr.-Ing. Prenzel, Anna
A.Prenzel@hszg.de |
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| Semester according to timetable: | WiSe (winter semester)
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| Module level: | Bachelor/Diplom |
| Duration: | 1 semester |
| Language of Instruction: | German |
| Place where the module will be offered: | Zittau |
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| ECTS Credits: |
5 |
| Student workload (in hours): |
150 |
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| Number of hours of teaching: |
total |
subdivided into |
| 4 |
1
Lecture |
3
Seminar/Exercise |
0
Laboratory work |
0
Other |
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| Self study time (in hours): |
sum |
subdivided into |
| 105 |
70
Preparation of contact hours |
25
Preparation of exam |
10
Other |
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| Learning and teaching methods: | Die Lehrinhalte des Moduls werden in Vorlesungen und Seminaren mit praktischen Übungen vermittelt. |
| Exam(s) |
| Assessment | Major examination (written report) |
- |
100.0% |
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| Syllabus plan/Content: |
Inhaltliche und formale Gestaltung wissenschaftlicher Arbeiten
- Gliederung wissenschaftlicher Arbeiten (IMRaD-Schema)
- Formatierung wissenschaftlicher Arbeiten nach APA7-Richtlinien
- Gestaltung von Literaturverweisen und Literaturverzeichnissen nach APA7-Richtlinien
- Umgang mit lizenzierten Werken, Einführung in Create-Commons-Lizenzen
Anwendung professioneller Textverarbeitungssysteme
- Microsoft Word: u.a. Gestaltung des Seitenlayouts, Einsatz von Formatvorlagen, automatischer Nummerierung, Verzeichnissen und Querverweisen
- LaTeX: Dokumenterstellung, mathematische Formeln, Tabellen, Abbildungen und automatisierte Literaturverzeichnisse (BibTex)
- Erstellung hochauflösender Zeichnungen (z.B. mit draw.io)
- Nutzung von Kollaborationsplattformen (z.B. Nextcloud)
Anwendung von Tabellenkalkulationssystemen und anderen Systemen zur Datenauswertung
- Microsoft Excel: Anwendung von Formeln und Funktionen, tabellarische Auswertungen mit Summen- und Zählfunktionen, statistische Analysen (Mittelwert, Standardabweichung, Korrelation, Regression,...), Diagramme und Pivot-Tabellen
- QtiPlot: Erstellen von Funktionsplots, Wachstumskurven und Histogrammen, Regressionsanalyse
Datenauswertung mit Python
- Programmiergrundlagen (Variablen, Schleifen, Bedingungen)
- Import von CSV-Dateien
- Datenauswertung mit der pandas-Bibliothek (DataFrame)
- Datenvisualisierung mit der matplotlib-Bibliothek
- Arbeit mit verschiedenen Editoren, wie z.B. Visual Studio Code oder Jupyter Notebook
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| Learning Goals |
| Subject-specific skills and competences: |
Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage,
- professionelle Dokumente mit Microsoft Word und LaTeX zu erstellen
- wissenschaftliche Texte gemäß den APA7-Richtlinien zu verfassen
- Excel und andere Tabellenkalkulationsprogramme für Berechnungen und statistische Auswertungen einzusetzen
- wissenschaftliche Daten grafisch zu visualisieren
- einfache Datenauswertungen mit Python zu programmieren
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| Generic competences (Personal and key skills): |
Nach erfolgreicher Teilnahme am Modul sind die Studierenden in der Lage,
- ihre wissenschaftliche Arbeit nach den geltenden Richtlinien zu dokumentieren und wissenschaftliche Veröffentlichungen anzufertigen
- ihre in Experimenten gesammelten Daten statistisch auszuwerten und grafisch darzustellen
- passende Softwarewerkzeuge für die Unterstützung ihrer wissenschaftlichen Arbeit auszuwählen und sich einzuarbeiten
- selbständig zu arbeiten
- sich selbständig neues Wissen zu erarbeiten und sich dafür die benötigten Ressourcen (u.a. auch Software-Dokumentationen) zu erschließen
- den eigenen Arbeitsprozess effektiv zu organisieren
- konstruktiv in einer Gruppe Ergebnisse zu erarbeiten und Maßnahmen und/oder Strategien zu entwickeln
- flexibel auf Veränderungen reagieren zu können/sich neuen Anforderungen anzupassen
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| Literature: |
Publication Manual of the American Psychological Association, Seventh Edition (2020) |
