Uni Wien:Software Tools for Computational and Data Science VU (Schabauer, Pachajoa)

Daten

Vortragende	Hannes Schabauer, Carlos Andres Pachajoa Mejia, ab 2024S: Samir Moustafa Mohamed
ECTS	6,00 / 4,00
Aufgezeichnet	Nein
Sprache	English
Links	ufind:052113

Zuordnungen

Bachelor Informatik	Modul Algorithms (Gebundenes Wahlfach)
Master Informatik	Modul Algorithms (Gebundenes Wahlfach)
Master Data Science	Modul Specialisation (Gebundenes Wahlfach)
Master Computational Science	Modul Specialisation (Gebundenes Wahlfach)

Inhalt

Inhalt SS23

Unterschiedliche Thematiken die mit Algorithmen zu tun haben, der Fokus hierbei liegt auf verfügbaren Implementationen/Libraries wie BLAS, LAPACK, etc.

Getrennt in 2 Teile (pro Vorlesenden):

CP:

• Memory Hierarchy and Program Optimisation
• GNU Scientific Library (GSL)
• Python Libraries (numpy, scipy)
• Ordinary Differential Equations
  • Explicit/implicit methods
  • Stability
  • Global and local error
• Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation (PETSc)
• Sparse Linear Solvers

HS:

• Strange Introduction to Scientific Computing
• Clean Code Guidelines (why?)
• Benchmarking and PAPI
• BLAS
• LAPACK
• Bash commands and data preparation
• Machine Learning with mlpack

Ablauf

• 4 Hausaufgaben, je 2 pro Teil, vom Aufwand her sind die vom CP Teil deutlich mehr Aufwand, die vom HS Teil sind teilweise lächerlich mit HelloWorld in C.
• Aus jedem Teil muss/kann man mindestens ein Beispiel präsentieren; im HS teil bekommt man anscheinend nur für präsentierte Beispiele Punkte, bei CP auch bei einer Abgabe ohne Präsentation
• 2 Tests, ein Midterm und einer am Ende. Wobei beim Final Exam alles Stoff ist (also auch alles, was schon beim Midterm-Exam gefragt wurde)
• 2 Projekte, also je eines pro Teil. Die Themen vom HS sind mehr vorgegeben, bei CP gibt es Vorschläge, eigene Themen sind aber möglich. Man arbeitet in Teams von 2 bis 3 Personen. (Wenn der Projektpartner aber die Lehrveranstaltung abbricht, kann man das Projekt alleine fertigmachen und entsprechend die Inhalte kürzen.)
• Stunden mit weitgehender Anwesenheitspflicht, vor allem bei Hausaufgaben und Meilenstein/Projekt-Präsentationen. Offiziell ist grundsätzlich immer Anwesenheitspflicht (auch laut u:find), was teilweise ziemlich unnötig ist; angeblich darf man aber theoretisch ab und zu auch fehlen, wenn es nicht zu oft ist ...
• Einige Einheiten werden dafür verwendet, den Stoff vor den Tests zu wiederholen. (Das ist allerdings v.a. bei HS eigentlich ziemliche Zeitverschwendung, weil man 3x oder öfter denselben Foliensatz vorgetragen bekommt.)

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

C wäre gut, Fortran geht auch. Sonst keine.

Vortrag

CP Vortrag inhaltlich ansprechend und relativ gut präsentiert, HS Teil inhaltlich fade und wenig Inhalt pro Stunde wegen ausschweifender Erklärungen.

Übungen

4 Hausaufgaben - 2 pro Teil, sehr machbar - teilweise ist sogar Python erlaubt

2 Projekte - Arbeitsaufwand mittelmäßig, je nachdem, wie viel man sich antut

Prüfung, Benotung

Prüfung:

• Zum Endterm kommt auch Stoff aus dem Midterm. Warum? Vermutlich sonst zu wenig Stoff.
• Fragen aus CP Teil relativ basic (e.g. zähle Methoden beim Debuggen auf)...
• generell MC und offen, MC sind relativ schwammig

Benotung:

ausstehend, aber dass man im HS Teil für eine HW nur Punkte bei Präsentation mit so wenig Beispielen zum Präsentieren kommen ist nicht optimal.

Dauer der Zeugnisausstellung

noch offen

Zeitaufwand

Unterdurchschnittlich für die Vorlesung an sich, die Projekte sind aber ein wenig anstrengend wenn das Thema suboptimal ist.

Unterlagen

noch offen

Tipps

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik

Teil von Hannes Schabauer:

• relativ fad, weil die Inhalte teilweise schon in anderen LVen vorgekommen sind oder mehrmals wiederholt wurden
• Hausübungen viel zu einfach und fast sinnlos (Hello World und simple Bash-Skripten, ...)
• zu viele Stoffwiederholungen vor den Tests

Teil von Carlos Pachajoa:

• vielleicht ein bisschen viel zu ODEs, aber insgesamt sehr gut!

Materialien

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