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Computational Thinking
Einleitung
1. Kurskonzept
1.1. Inhalt
1.2. Lesehinweise
1.3. Lehrkonzept
1.4. Denken lernen?
2. Was ist Computational Thinking?
2.1. Informatik und CT
2.2. Wiederholung als Grundlage
2.3. Quiz
3. Geschichte der Computer und Algorithmen
3.1. Symbole, Schrift und Zahlen
3.2. Die Formalisierung des Denkens
3.3. Rechenmaschinen
3.4. Ausblick
4. Warum Computational Thinking?
4.1. Intrinsischer Wert
4.2. Langfristiger Nutzen
4.3. Selbstbestimmt durch CT
5. Lasst uns Denken
5.1. Karten sortieren
5.2. Karten sortieren in Python
5.3. Zahlen sortieren in Python
5.4. Allgemeines Sortieren in Python
5.5. Quizz
Theorie
6. Mathematische Grundlagen
6.1. Notation
6.2. Mengen
6.3. Tupel
6.4. Relationen
6.5. Funktionen
6.6. Operationen
6.7. Vollständige Induktion
7. Der digitale Computer
7.1. Grundlagen
7.2. Interpretation
7.3. Repräsentationen
7.4. Manipulation
7.5. Der Informationskreislauf
7.6. Berechenbarkeit
8. Was ist Information?
8.1. Naturwissenschaften
8.2. Strukturwissenschaften
8.3. Mehr als reine Syntax
8.4. Geisteswissenschaften
8.5. Zusammenfassung
9. Programmiersprachen
9.1. Abstraktion des Computers
9.2. Erfolgsfaktoren
9.3. Imperativ und funktional
9.4. Sprachevolution
9.5. Python
9.6. Diversität
10. Die Kunst des Programmierens
10.1. Algorithmen
10.2. Programmieren
10.3. Kontrollstrukturen
10.4. Datenstrukturen
Python
11. Programmieren in Python
12. Das Python Ökosystem
12.1. Installation
12.2. Python ausführen
12.3. Jupyter Notebooks
12.4. Module und Pakete
13. Grundlagen
13.1. Variablen
13.2. Ausdrücke
13.3. Funktionsaufrufe
14. Datentypen (Grundlagen)
14.1. Pythons Datentypen
14.2. Ganze Zahlen - int
14.3. Fließkommazahlen - float
14.4. Wahrheitswerte - bool
14.5. Listen - list
14.6. Tupel - tuple
14.7. Zeichenketten - str
14.8. Mengen - set
14.9. Wörterbücher - dict
14.10. Zahlenbereich - range
14.11. Python’s Typisierung
15. Datentypen (Fortsetzung)
15.1. Dynamische und statische Typisierung
15.2. Existenzberechtigung
15.3. Interpretationswechsel
15.4. Arten von Datentypen
15.5. Primitive Datentypen in Python?
16. Funktionen
16.1. Reinheit
16.2. Grundlagen
16.3. Namensräume und Sichtbarkeit
16.4. Anonyme Funktionen
16.5. Umschlossene Funktionen
16.6. Rekursive Funktionen
16.7. First-Class-Funktion
17. Kontrollstrukturen
17.1. Fallunterscheidungen
17.2. Schleifen
17.3. Comprehensions
18. Objektorientierte Programmierung
18.1. Klassen und Objekte
18.2. Vererbung, Kapselung und Polymorphie
19. CPython
19.1. Implementierungen
19.2. Referenzimplementierung
19.3. Interpreter und Compiler
19.4. Zerlegung
19.5. CPython erweitern
CT in Aktion
20. Roboterwelt
21. Sprechen in der Taucherglocke
22. Binäres Zeichnen
23. Speicher - alles ist eine Liste
24. Namensregister
Appendix
Bibliography
JupyterHub
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Quiz
2.3.
Quiz
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