2.3 Data-Science

2. Daten und Information

PPG-Signal aufnehmen und visualisieren

Die Schülerinnen und Schüler nehmen mithilfe eines Smartphones und einer Python-Skriptdatei ein photoplethysmografisches (PPG) Signal auf, extrahieren die Farbwerte aus dem Video und visualisieren diese in Excel, um die Herzfrequenz zu bestimmen.

Erdbeben weltweit — eine Live-Karte aus echten Daten

In diesem Material erstellen Schülerinnen und Schüler schrittweise eine interaktive Weltkarte von aktuellen Erdbeben mithilfe von Echtdaten einer USGS-API und Python. Dabei werden Daten gefiltert, GeoJSON-Strukturen analysiert und geographische Daten sowie Plattengrenzen mit matplotlib visualisiert.

Tabellen verknüpfen mit JOIN

Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anhand von praxisnahen Beispielen und einer Spotify-Datenbank, wie relationale Datenbanktabellen mithilfe von SQL-Befehlen wie INNER JOIN und LEFT JOIN verknüpft werden. Es enthält detaillierte Erklärungen, Code-Beispiele sowie zahlreiche Übungsaufgaben zur Vertiefung.

Daten zusammenfassen mit Aggregatfunktionen in SQL

Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Verwendung von SQL-Aggregatfunktionen wie COUNT, AVG, SUM, MIN und MAX ein. Anhand von Beispielen wird ausserdem die Gruppierung mit GROUP BY sowie das Filtern von Gruppen mit HAVING erklärt, ergänzt durch praktische Programmieraufgaben.

Agent-Based Modelling mit NetLogo

Dieses umfassende Unterrichtsmaterial führt in das Agentenbasierte Modellieren (ABM) mittels NetLogo ein. Anhand von Wolf-Schaf-Gras-Simulationen untersuchen Schülerinnen und Schüler ökologische Dynamiken, Populationsoszillationen sowie evolutionäre Prozesse wie Vererbung und natürliche Selektion.

PPG-Signalanalyse mit USB-Mikroskop und Python

In dieser Unterrichtseinheit wird ein alternatives Messsetup mit einem USB-Mikroskop zur Erfassung und Analyse von PPG-Signalen aufgebaut. Die Schülerinnen und Schüler verarbeiten den Live-Videostream in Python, filtern das Rohsignal und untersuchen verschiedene Körperstellen auf ihre Signalqualität.

Herzfrequenz-Analyse mit der Fourier-Transformation in Python

Dieses Unterrichtsmaterial zeigt, wie man mithilfe von Python und der Fast Fourier Transformation (FFT) ein PPG-Signal aus Video- oder Sensordaten analysiert, um die Herzfrequenz automatisch zu bestimmen. Die Schülerinnen und Schüler lernen das Konzept der Signalverarbeitung im Frequenzbereich kennen und vergleichen die automatischen Ergebnisse mit manuellen Zählungen.

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Dieses Unterrichtsmaterial vermittelt die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Es beleuchtet klassische algorithmische Ansätze im Vergleich zu subsymbolischen Systemen wie Neuronalen Netzen und wird durch praktische Aufgaben mit interaktiven Tools ergänzt.

Big Data: Grundlagen, Risiken und gesellschaftliche Auswirkungen

Der Text bietet eine umfassende theoretische Auseinandersetzung mit dem Thema Big Data. Er beleuchtet die Definition anhand der fünf Vs, erläutert praktische Anwendungen wie Predictive Policing und diskutiert kritisch ethische, rechtliche sowie gesellschaftliche Risiken.

Wie funktioniert ein Pulsmesser?

Das Material erklärt das physikalische Prinzip der Photoplethysmographie (PPG), wie Smartwatches und Fitness-Tracker den Puls mittels optischer Sensoren messen und welche Limitationen dabei auftreten.

Die Welt anhand von Daten betrachten

Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Analyse und Visualisierung von globalen Entwicklungsdaten ein. Anhand von Tools wie Gapminder und Our World in Data lernen die Lernenden, komplexe gesellschaftliche Zusammenhänge zu verstehen und kritisch zu hinterfragen.

Lineares Wachstum und Simulation mit Tabellenkalkulation

Anhand einer Wolfspopulation wird lineares Wachstum modelliert, wobei Lernende eine Tabellenkalkulation zur Simulation nutzen und Bezüge zu linearen Funktionen herstellen. Das Material kombiniert mathematische Modellbildung mit praktischer Datenverarbeitung und Diagrammerstellung.

Exponentielles Wachstum in Tabellenkalkulationen

Dieses Unterrichtsmaterial führt anhand eines Wolfspopulations-Beispiels in die Modellierung von exponentiellem Wachstum ein. Die Lernenden setzen das Modell praktisch in einer Tabellenkalkulation um, arbeiten mit Formeln und absoluten Zellbezügen und analysieren die Diagramme.

Logistisches Wachstum mit Tabellenkalkulation

Dieses Unterrichtsmaterial führt anhand eines Beispiels mit einer Wolfspopulation in das logistische Wachstum ein. Die Lernenden modellieren das Wachstum mithilfe einer Tabellenkalkulation, indem sie eine Formel für den Restkapazitätsfaktor entwickeln und die Wachstumskurve analysieren.

Modellierung und Trendlinien mit Excel am Beispiel des Wolfsbestands

Dieses Unterrichtsmaterial zeigt anhand realer Daten zur Wolfspopulation in der Schweiz, wie Daten in Excel importiert, bereinigt und grafisch dargestellt werden. Zudem wird erklärt, wie verschiedene Regressions- und Trendlinien (linear, exponentiell, logarithmisch, polynomial) sowie das Bestimmtheitsmass R² zur Datenanalyse eingesetzt werden.

Reale Daten mit logistischem Modell vergleichen und R² berechnen

Dieses Unterrichtsmaterial zeigt Schritt für Schritt, wie reale Populationsdaten (am Beispiel von Wölfen) in eine Tabellenkalkulation übertragen, mit einem logistischen Modell grafisch verglichen und durch die Berechnung des Bestimmtheitsmasses R² evaluiert werden.

Auftrag Populationsentwicklungen

Ein konkreter Arbeitsauftrag für Schülerinnen und Schüler, bei dem populationsbiologische Wachstumsmodelle mithilfe von Tabellenkalkulationen implementiert, mit realen Daten aus einer Datenbank verglichen und in einem strukturierten Textdokument reflektiert werden.

Agent-Based Modeling

Ein Arbeitsauftrag zur Erstellung einer schriftlichen Arbeit über agentenbasierte Modellierung mithilfe von NetLogo-Simulationen. Die Schülerinnen und Schüler untersuchen wissenschaftliche Fragestellungen zu Ökosystemen, verfassen einen strukturierten Bericht und wenden dabei Regeln zum wissenschaftlichen Arbeiten an.

Beschränktes Wachstum in Tabellenkalkulationen

Dieses Unterrichtsmaterial führt anhand eines konkreten Beispiels (Wölfe auf einer Insel) in das mathematische und modellierende Konzept des beschränkten Wachstums ein. Lernende passen ein bestehendes Tabellenblatt an, um die Restkapazität und das veränderte Bevölkerungswachstum zu simulieren und auszuwerten.

Validierung von Simulationen

Der Text beschreibt den Prozess der Validierung von Simulationen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Visualisierung von Daten zur Beurteilung des Modellverhaltens und dem kritischen Abgleich der Ergebnisse mit der Realität liegt.

Konzept Maschinelles Lernen

Der Text erklärt das Konzept des maschinellen Lernens als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Anhand einer alltäglichen Analogie wird verdeutlicht, wie Systeme Muster in Daten erkennen und verallgemeinern können. Zudem werden symbolische und subsymbolische Systeme kurz gegenübergestellt.

Konzept EVA (Eingabe-Verarbeitung-Ausgabe)

Das Material erklärt das grundlegende EVA-Prinzip (Eingabe-Verarbeitung-Ausgabe) anhand verschiedener alltagsnaher Beispiele und einer Analogie mit einem Getränkeautomaten. Es verdeutlicht, wie automatische Informationsverarbeitung funktioniert, ohne dass Details der internen Verarbeitung zwingend verstanden werden müssen.

Konzept Big Data

Der Text erklärt das Konzept von Big Data und Massendaten. Er beschreibt die Eigenschaften anhand der bekannten fünf V (Volume, Velocity, Variety, Value und Validity) und diskutiert die technischen sowie gesellschaftlichen Dimensionen.

Konzept Filterblase

Der Text erklärt das Konzept der Filterblase im Internet, bei dem Algorithmen basierend auf dem Nutzerverhalten massgeschneiderte Informationen liefern. Zudem wird eine Analogie verwendet, um den Mechanismus der Informationsisolation zu veranschaulichen.

Konzept Visualisierung

Der Text erklärt das allgemeine und spezielle Konzept der Visualisierung zur grafischen Darstellung abstrakter Daten und Zusammenhänge. Er beleuchtet den Prozess des Weglassens von Details, gestalterische Entscheidungen und die damit verbundene Interpretation von Daten.

Datenbanken von Wildtier-Populationen

Eine Übersicht verschiedener verifizierter Datenbanken mit Excel- und CSV-Download-Funktionen für Wildtierpopulationsdaten, die sich für studentische Projekte und Analysen eignen. Der Artikel listet globale, europäische sowie Schweizer Datenquellen auf und gibt praktische Download-Empfehlungen.