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Detailinformationen zum Modul

Modulbezeichnung:

Algorithmen und Datenstrukturen

Modulbezeichnung (englisch):

Algorithms and Data Structures

Modulnummer:

88-021-MG06-H-0408

Niveau:

Master (UNI)

Geberstudiengang:

MA Betriebswirtschaftslehre

Typ:

Modul

Federführende Fakultät/Sprachenzentrum:

Mathematisch-Geographische Fakultät

Modulverantwortliche/r:

Oliver, Marcel

Prüfende:

Neumair, Christian

Leistungspunkte (ECTS-Punkte):

Kompetenzen:

Studierende
- wenden theoretische Grundlagen des Programmierens an.
- können verschiedene Datentypen und deren Anwendung definieren.
- erlangen Einblick in Theorie und Anwendungen von Algorithmen.
- sind in der Lage Algorithmen zu analysieren und deren Funktion zu erklären.
- können die Komplexität von Algorithmen beurteilen und Maßnahmen zur Verbesserung
vorschlagen.
- konzipieren und entwickeln eigene Algorithmen.

Inhalte/Themen:

- Definition von Algorithmen und Anwendungsfälle
- Programmiersprachen und Entwicklungsumgebungen, z. B. Python
- Programmierstile
- Operatoren, Datentypen, Datenstrukturen und Kontrollstrukturen
- Sortieralgorithmen als Beispielanwendung
- Rekursion
- Komplexitätstheorie

Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:

Keine besonderen Zulassungsvoraussetzungen

Empfohlene Voraussetzungen:

Grundkenntnisse der Informationsverarbeitung

Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:

Vorlesung
Übung
Hausaufgaben

Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:

Mit mindestens "ausreichend" bewerteter Leistungsnachweis

Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:

45 h= Präsenzzeit Vorlesung und Übung
75 h = Vor- und Nachbereitung Vorlesung und Übung
30 h = Prüfungsvorbereitung
150 h = Arbeitsaufwand gesamt

Modulnote:

Klausur oder mündliche Prüfung 100%

Lehr- und Lernmethode:

Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur Zugänglichkeit:

Turnus des Angebots:

Beteiligte Fachgebiete:

ABWL, Supply Chain Management & Operations innerhalb der WWF

Bemerkung:

Literatur wird in der Veranstaltung bekanntgegeben Umfang: 4 SWS