2.1 Daten – Unterrichtsmaterial
Asymmetrische Kryptografie und RSA verstehen mit dem Couvert-Modell
Dieses hervorragende Unterrichtsmaterial führt anschaulich über ein haptisches Couvert-Modell in die asymmetrische Kryptografie, RSA und digitale Signaturen ein. Es verbindet intuitive Metaphern mit konkreten mathematischen Aufgaben, Schritt-für-Schritt-Anleitungen und vollständigen Lösungen.
Der Diffie-Hellman-Schlüsselaustausch und das diskrete Logarithmusproblem
Dieses umfassende und didaktisch hervorragend aufbereitete Unterrichtsmaterial führt Lernende über einen anschaulichen Vigenère-Cipher-Einstieg an das diskrete Logarithmusproblem und den Diffie-Hellman-Schlüsselaustausch heran. Es verbindet mathematische Grundlagen und Beweise mit interaktiven Experimenten sowie praxisnahen Einbezügen aus dem Alltag wie HTTPS und Messenger-Diensten.
Auffrischung und Erweiterung der Python-Kenntnisse
Dieses Kapitel dient der Repetition und Vertiefung grundlegender Python-Kenntnisse sowie der Einführung in die objektorientierte Programmierung. Anhand praktischer Aufgaben werden Daten aus Textdateien eingelesen, analysiert, aufbereitet und dargestellt.
Dateiverarbeitung und Einlesen von Daten in Python
Dieses Unterrichtsmaterial führt in das Öffnen, Lesen und Schliessen von Textdateien in Python ein. Anhand von Beispielen und kleinen Aufgaben lernen die Lernenden den Umgang mit dem with-Kontext, Fehlerbehandlung bei externen Dateien sowie das Trennen von Zeichenketten und Konvertieren in Zahlen.
Advent of Code: Giant Squid
Eine Programmieraufgabe aus dem Advent of Code, bei der ein Bingo-Spiel simuliert und das Gewinnerbrett ermittelt werden muss. Dabei wird algorithmisches Denken und die Verarbeitung von strukturierten Eingabedaten trainiert.
Regexes and Grammars
Dieses Unterrichtsmaterial bietet eine strukturierte Übungsreihe zu regulären Ausdrücken (Regex) und Grammatiken. Lernende können anhand verschiedener Aufgaben Textmuster abgleichen, Grammatiken entwickeln und strukturierte Eingaben verarbeiten.
Implementierung von Schlangen in Python
Dieses Material erklärt die objektorientierte Implementierung des abstrakten Datentyps Schlange (Queue) in Python anhand einer Klasse. Anhand eines Python-Protokolls wird die Nutzung der Schlangenoperationen demonstriert und mit einer praktischen Aufgabe zum Testen ergänzt.
Miniprojekt - MyXHTML
In diesem Miniprojekt entwickeln die Schülerinnen und Schüler schrittweise eine eigene Dokumenttypdefinition (DTD) für eine vereinfachte Version von XHTML. Anhand eines Beispieldokuments wird das Validieren von XML-Strukturen und das Erstellen von Grammatiken für Auszeichnungssprachen praktisch erarbeitet.
Übungen zu XML und DTD
Dieses Material bietet verschiedene praktische Übungsaufgaben zur Erstellung und Validierung von XML-Dokumenten und DTDs. Die Lernenden modellieren reale Strukturen wie Straßennetze, Schachspielzustände, Literaturverzeichnisse und E-Mails mittels Auszeichnungssprachen.
Anwendung - FilmXML
Dieses Unterrichtsmaterial demonstriert die strukturierte Darstellung von Filminformationen mithilfe von XML-Dokumenten. In praktischen Aufgaben sollen Lernende eine Dokumenttypdefinition (DTD) entwickeln und XML-Dokumente validieren.
Übungen zur XML-basierten Datenrepräsentation
Das Material enthält verschiedene Übungsaufgaben zum Vergleichen, Analysieren und selbstständigen Entwerfen von XML-Formaten zur Datenrepräsentation, darunter Schachspielzustände, Bandinformationen und Graphenstrukturen.
Advent of Code: Repose Record
Eine Programmieraufgabe, bei der chronologische Schicht- und Schlafprotokolle von Wachen analysiert und ausgewertet werden müssen, um Muster zu erkennen und Berechnungen durchzuführen.
Verschachtelte Datentypen in Python
Der Text erklärt anhand von Beispielen in Python, wie primitive und zusammengesetzte Datentypen wie Listen und Dictionaries beliebig oft ineinander verschachtelt werden können. Anhand von Code-Beispielen wird gezeigt, wie auf Elemente in diesen komplexen Datenstrukturen zugegriffen wird.
Einführung in Listen-Operationen in Python
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anhand von Python-Codebeispielen, wie man auf Listenelemente zugreift, Slicing anwendet, Elemente sucht sowie Listen mit append und pop verändert.
Carte suisse
Dieses Notebook zeigt an einem konkreten Beispiel, wie man geografische und statistische Daten mit Python (Pandas, Matplotlib, Geovizir) zusammenführt und eine Schweizer Karte visualisiert.
Les bases de la cartographie avec Python
Das Unterrichtsmaterial führt in die Grundlagen der digitalen Kartographie (SIG) ein und zeigt, wie geographische und statistische Daten mithilfe von Python und der Bibliothek GeoVizir verarbeitet, kombiniert und analysiert werden.
Diskretisierung von Daten mit Pandas
Das Unterrichtsmaterial erklärt das Konzept der Datendiskretisierung (Klasseneinteilung) und zeigt anhand konkreter Python-Codebeispiele, wie die Funktionen pd.cut() und pd.qcut() in Pandas zur Aufteilung von kontinuierlichen Daten in Intervalle eingesetzt werden.
Pandas et les tableaux de données
Das Material führt in die Datenanalyse mit der Python-Bibliothek Pandas ein. Die Lernenden erfahren anhand von Beispielen zur Schweizer Bevölkerung, wie man Datentabellen einliest, filtert, manipuliert und neue Spalten erstellt.
Bases de carto - Kartenerstellung mit Python
Dieses Unterrichtsmaterial bietet praktische Übungen zur Erstellung von Karten und choroplethen Karten in Python. Die Lernenden verknüpfen statistische Daten mit Geodaten und klassifizieren diese für die Datenvisualisierung.
Discrétisation de données
Dieses Unterrichtsmaterial bietet praktische Übungen zur Datenverarbeitung und Diskretisierung in Python mithilfe der Bibliothek pandas. Die Schülerinnen und Schüler lernen, kontinuierliche Variablen in verschiedene Kategorien einzuteilen.
Manipulation de données avec pandas
Dieses Unterrichtsmaterial bietet praktische Programmierübungen in Python zur Datenexploration und -analyse von Schweizer Kantonsbevölkerungszahlen unter Verwendung der Bibliothek pandas.
Pandas Aide-mémoire
Dieses Material bietet eine kompakte Übersicht und Code-Beispiele für die Arbeit mit der Python-Bibliothek Pandas. Es deckt grundlegende Befehle zum Laden, Anzeigen, Filtern und Manipulieren von tabellarischen Daten ab.
PostgreSQL MVCC: Zeilensperren und MultiXact IDs verstehen
Dieser Beitrag erklärt anhand von praktischen Beispielen in Docker die Funktionsweise von impliziten und expliziten Zeilensperren in PostgreSQL. Es wird detailliert gezeigt, wie Transaktions-IDs (xmin/xmax), exklusive und geteilte Sperren (FOR UPDATE / FOR SHARE) sowie MultiXact IDs auf Page-Ebene analysiert werden.
Lineare Listen in der Informatik
Das Material erklärt das Konzept linearer Listen als verkettete Datenstrukturen. Es definiert die Eigenschaften von Listenelementen wie Listenanfang und -ende und beschreibt den dynamischen Charakter dieses Datentyps.
Einführung in SQL und deklarative Programmierung
Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Grundlagen von SQL als deklarative Datenbanksprache ein. Es unterscheidet SQL von imperativen Sprachen wie Python und erklärt anhand von Beispielen die Teilbereiche DDL, DML und DCL.
Datenbanken und SQL im Unterricht spannend gestalten
Dieser Artikel bietet eine umfassende Sammlung an Unterrichtsmaterialien, spielerischen Werkzeugen (wie SQL-Island) und Konzepten, um das Thema Datenbanken und SQL abwechslungsreich und praxisnah im Informatikunterricht zu vermitteln.
SQL-Injection: Sicherheitslücken verstehen und ausnutzen
Das Material führt anschaulich in das Konzept von SQL-Injections ein, erklärt die theoretischen Hintergründe anhand von Beispielen und lässt Lernende direkt an einer interaktiven Testumgebung experimentieren.
Daten zusammenfassen mit Aggregatfunktionen in SQL
Das Unterrichtsmaterial führt anschaulich in SQL-Aggregatfunktionen wie COUNT, AVG, SUM, MIN und MAX ein. Es erklärt ausserdem den Einsatz von GROUP BY, HAVING sowie die Unterscheidung zu WHERE anhand eines Musik-Datensatzes und enthält konkrete Aufgaben.
Datenbankdesign – Von einer Tabelle zu vielen
Dieses Lehrmaterial führt anschaulich in das Datenbankdesign und die Normalisierung ein. Anhand eines durchgehenden Spotify-Datensatzes werden die Probleme flacher Tabellen, Primär- und Fremdschlüssel sowie die drei Beziehungstypen (1:1, 1:n, n:m) erklärt und durch praktische Aufgaben mit Lösungen vertieft.
Herzfrequenz-Analyse mit der Fourier-Transformation in Python
Dieses praxisnahe Unterrichtsmaterial führt Schülerinnen und Schüler in die Anwendung der Fourier-Transformation (FFT) ein. Anhand eines realen oder simulierten PPG-Signals (Photoplethysmographie) aus Videodaten lernen sie in Python, wie man Signale filtert, dominante Frequenzen extrahiert und die Herzfrequenz automatisch berechnet.
Datenaufbereitung für Spamfilter und KI-Modelle
Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Grundlagen der Datenaufbereitung und Datenbereinigung für KI-Modelle am Beispiel eines Spamfilters ein. Die Schülerinnen und Schüler analysieren ein echtes Datenset, diskutieren Klassifizierungsprobleme wie Graymails und reflektieren Herausforderungen im Umgang mit Trainingsdaten.
Advent of Code: Ticket Translation
Eine Programmieraufgabe, bei der Datensätze (Tickets) validiert und ungültige Werte anhand von Bereichsregeln herausgefiltert werden müssen.
Einführung in Arrays (JavaScript)
Dieses Lehrmittel erklärt das Konzept von Arrays als zusammengesetzte Datentypen anhand einer anschaulichen Metapher. Es zeigt grundlegende Operationen, Syntax und die Arbeit mit Arrays in JavaScript.
Einstieg - Warteschlangen und Druckerwarteschlange
Das Material führt anhand des Beispiels einer Druckerwarteschlange und eines Python-Dialogs in das Prinzip von Warteschlangen ein. Anhand einer konkreten Aufgabe sollen die Lernenden die Funktionsweise der verwendeten Liste als Puffer analysieren.
FussballXML: Strukturierte Datendarstellung mit XML
Dieses Unterrichtsmaterial behandelt die strukturierte Darstellung von Fußballspiel-Informationen mittels XML-Dokumenten. Die Lernenden entwickeln und erweitern Dokumenttypdefinitionen (DTD) und validieren die entsprechenden XML-Strukturen anhand konkreter Beispiele.
Darstellung von Fußballspielen mit XML
Dieses Unterrichtsmaterial führt an einem konkreten Beispiel (Fußballspiel) in die strukturierte Darstellung von Daten mittels XML ein. Die Lernenden ergänzen ein unvollständiges XML-Dokument, erstellen ein weiteres Dokument in Eigenregie und überprüfen dessen Wohlgeformtheit.
Data Science in Raku: Übersicht und Workflows
Dieses Dokument bietet einen umfassenden Überblick über Pakete, Bibliotheken und Werkzeuge zur Durchführung von Data Science und Machine Learning in der Programmiersprache Raku. Es beleuchtet zentrale Komponenten wie Datenimport, Data Wrangling, Statistiken, Visualisierungen und die Integration von Large Language Models.
Monadische Pipelines für Datenverarbeitung und Workflows in Raku
Dieses Notebook demonstriert den Einsatz von monadischen Pipelines in der Programmiersprache Raku für Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und Parsing. Anhand praktischer Beispiele wie Text-Tries, Titanic-Datensatzanalysen und Recommendation-Pipelines wird gezeigt, wie komplexe Workflows elegant und strukturiert gestaltet werden können.
Einführung in MVCC und Transaktionsisolation in PostgreSQL
Der Beitrag erklärt anhand praktischer Beispiele mit Docker und PostgreSQL die Konzepte von MVCC (Multi-Version Concurrency Control) und Transaktionsisolationsstufen wie Read Committed und Repeatable Read. Es wird demonstriert, wie sich parallele Transaktionen gegenseitig beeinflussen und wie Datenversionen verwaltet werden.
PostgreSQL MVCC Under the Hood: xmin and xmax Explained
Der Blogbeitrag erklärt anhand praktischer SQL-Abfragen und der pageinspect-Erweiterung, wie PostgreSQL das Multi-Version Concurrency Control (MVCC) mit Hilfe von Tupeln und den Systemspalten xmin und xmax auf Datenebene verwaltet. Es wird detailliert aufgezeigt, warum Daten nie direkt überschrieben werden und wie Aktualisierungen und Löschungen intern ablaufen.
JSONB in PostgreSQL und JSON in MySQL im Vergleich
Der Beitrag vergleicht die Speicherung und Abfrage von JSON-Daten in PostgreSQL (mittels JSONB und GIN-Index) sowie MySQL. Anhand praktischer Docker-Beispiele mit jeweils 10'000 Testdatensätzen werden Erstellung, Abfrage und Indexierung demonstriert.
Übung zur Normalisierung von Datenbanken
Dieses Arbeitsblatt bietet eine konkrete Übungsaufgabe zur Normalisierung einer unnormalisierten Tabelle (UNF) im Kontext einer Schuldatenbank. Lernende markieren Spalten, die den Anforderungen höherer Normalformen widersprechen.
Umfassende Unterrichtsmaterialiensammlung zu Tabellenkalkulation und Datenbanken
Eine umfangreiche Sammlung von Arbeitsblättern, Übungen und Tests zu Tabellenkalkulation, funktionaler Programmierung, relationalen Datenbanken, SQL und objektorientierter Modellierung. Das Material deckt sowohl grundlegende Konzepte als auch fortgeschrittene Themen wie Normalformen und ER-Modellierung ab.
SQL AND Operator
Diese kurze Lerneinheit erklärt die Verwendung des SQL AND-Operators in der WHERE-Klausel anhand von Beispielen und einer Demodatenbank. Es wird gezeigt, wie Datensätze nach mehreren Bedingungen gefiltert und wie AND mit OR-Operatoren kombiniert werden können.
Modellierung von Populationsdaten und Trendlinien in Excel
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt anhand realer Daten zur Wolfspopulation in der Schweiz, wie Excel-Diagramme und Trendlinien (linear, exponentiell, logarithmisch etc.) zur Datenmodellierung und Prognose eingesetzt werden. Es behandelt zudem praktische Hürden wie den Umgang mit Nullwerten und erklärt das Bestimmtheitsmass R² verständlich.
SQL Server Functions Reference
Dieses Dokument bietet eine strukturierte Referenzübersicht zu integrierten SQL-Server-Funktionen, unterteilt in die Kategorien String, Mathematik/Numerik, Datum und fortgeschrittene Funktionen. Es eignet sich als kompaktes Nachschlagewerk für den praktischen Datenbankunterricht.
Aide mémoire: Mise en classe avec Pandas
Dieses Cheat-Sheet erklärt kompakt die Verwendung der Python-Bibliothek Pandas für die Datenkategorisierung (Binning) mithilfe von cut und qcut. Es zeigt anhand von Code-Beispielen, wie Daten mit fester Amplitude, manuellen Grenzen oder festen Häufigkeiten eingeteilt werden.
Datenbanken: Kartesisches Produkt und Joins
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anhand verständlicher Beispiele wie Personen und Haustiere das Konzept des kartesischen Produkts in SQL. Es führt über die Verwendung von Aliases zu expliziten und impliziten Joins für Mehrtabellenabfragen über. Passende Übungsaufgaben runden das Material ab.
Reale Daten mit logistischem Modell in Excel vergleichen
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt Schritt für Schritt, wie reale Populationsdaten (am Beispiel von Wolfsbeständen) in Excel grafisch mit einem logistischen Wachstumsmodell verglichen und das Bestimmtheitsmaß R² berechnet werden. Es enthält konkrete Anleitungen für Tabellenkalkulationen, WENN-Funktionen und Formeln.