Zuverlässigkeitstechnik mit Python
Studiengang: | Bachelor of Science Sicherheitstechnik |
Dozent: | Herr Dr.-Ing. Raphael Korbmacher |
Lehrform: | Vorlesung + Hausarbeit, 30 h (1 LP) |
Semester: | Winter- und Sommersemester |
Voraussetzungen: | Keine |
Ziel des Labors: | Anwendung ausgewählter Methoden der Zuverlässigkeitstechnik zur Datenanalyse und erste praktische Erfahrungen mit der Programmiersprache Python. |
Anmeldung: | Anmeldung bis zum 31. Oktober (Wintersemester) bzw. 30. April (Sommersemester) per E-Mail an korbmacher{at}uni-wuppertal.de |
Einführungsveranstaltung: | Freitag der zweiten Novemberwoche (Wintersemester) oder der zweiten Maiwoche (Sommersemester) um 12 Uhr in Raum W.10.001 |
Prüfungsleistung: | Präsentation mit Kolloquium |
Digitalisierung und Industrie 4.0 stellen neuartige Herausforderungen an die Ingenieure der Zukunft. Machine Learning und Data Engineering sind hochaktuelle Themen mit denen sich Studierende, welche über die mathematischen Fähigkeiten von Ingenieuren verfügen, in jedem Fall beschäftigen sollten. Der beste Weg, um Fähigkeiten auf diesen Gebieten zu erlangen, ist das Erlernen der Programmiersprache Python. Im Rahmen dieses Labors werden die Studierenden Datensätze erhalten, die mit Python verarbeitet werden sollen, um spannende Herausforderungen der Zuverlässigkeitstechnik zu lösen. In der Einführungsveranstaltung erhalten die Studierenden Ihre Problemstellung, die Sie dann alleine oder in Gruppen lösen sollen. Am Ende des Labors werden die Lösungsansätze (Codes) vorgestellt. Es werden keine Python-Kenntnisse vorausgesetzt. Dieses Labor eignet sich auch für Anfänger.
In einer Einführungsveranstaltung werden den Studierenden die Grundlagen der Methodiken vermittelt.
Anschließend wird Python vorgestellt, und es wird sichergestellt, dass das Programm auf den Laptops der Studierenden installiert und funktionsfähig ist. Am Ende der Veranstaltung erhalten die Studierenden ihr Thema sowie die zugehörigen Datensätze, die sie innerhalb von drei Wochen entweder eigenständig oder in kleinen Gruppen bearbeiten und analysieren sollen. Für das Bestehen des Labors müssen die Studierenden ihre Herangehensweisen und Ergebnisse in einer weiteren Präsenzveranstaltung präsentieren.
- Einführung/Vorbereitung: 1.5
- Labordurchführung: 20
- Nachbereitung/Nachbesprechung: 7
- Endprüfung: 1.5
- Gesamt: 30 h (1 LP)
- A. Meyna und B. Pauli: Taschenbuch der Zuverlässigkeitstechnik, Hanser (2010).
- H. Woyand: Python für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Hanser (2021).
- Python ist die populärste Programmiersprache.
- Jupyter Notebooks.