(Auf 2 x 45’ Lektionen-Blöcke normiert)
| Anzahl Lektionen | Themen | Kompetenzen | Tools |
|---|---|---|---|
| 2 | Übersicht über das Modul gewinnen: - Modulidentifikation - Kompetenzmatrix - Unterrichtsablauf - Bewertung Daten Grundlagen Daten, Informationen, Wissen, strukturierte / unstrukturierte Daten Eigene Adressliste in Excel und Word erstellen - Selektierbar (Autofilter) - Sortierbar - Daten importieren (Text zu Spalte) - Daten für die weitere Verarbeitung mit anderen Anwendungen in normierten Formaten exportieren( CSV, XML, …) Hinweis: Um Daten für die Übungen zu erhalten kann auf Datengeneratoren zurückgegriffen werden. Datengenerator Datengenerator2 | A1B A1I A1A A2B A2I A2A E1B | Excel Word |
| 2 | Daten Grundlagen Abgeleitete Daten / Sichten / Views Neue Spalten mit Formeln erzeugen - Berechnen - String-Operationen - Logik z.B. Anrede per Du/Sie, Email-Listen Spalten bedingt formatieren - Vom eigenen Inhalt - Vom anderen Werten z.B. Notenrechner in Excel / Interaktives Formelbuch | A1B A1I A1A A2B A2I A2A | Excel |
| 2 | Daten auswerten und visualisieren Daten mit Grafiken und Diagrammen darstellen Logfile einer Kälteanlage in Excel aufbereiten, auswerten und grafisch darstellen | C2B C2I C2A D1B D1I D1A | Excel |
| 2 | **Daten auswerten und visualisieren ** Fortsetzung | D2B D2I D2A | |
| 2 (10) | Datentypen Datentypen als Einschränkung / Konsistenzgarantie Datenstrukturen (Listen und Dictionaries, hierarchisch geschachtelte Maps) Dateitypen (SVG, PNG, GIF, Meta-Tags) Übungen mit Python (PyCharm, Visual Studio Code oder https://www.programiz.com/python-programming/online-compiler/) | C1B C1I C1A | Entwicklungsumgebung |
| 2 | Datentypen Fortsetzung | ||
| 2 | Persistente Daten - Dateitypen (Text- / Binäre-Dateien) - Meta-Informationen - Tags txt, csv, HTML, JSON, XML, SVG mit Notepad++ analysieren docx, xlsx, gif, jpg mit entsprechendem Tool bearbeite | Notepad++ Word Excel | |
| 2 | Statistische Grössen - Eindimensionale Daten (Average, Min, Max,…) - Mehrdimensionale Daten (lineare Approximation, MSE, Correlation) Messreihen oder Umfrageresultate aufbereiten und statistische Grössen berechnen. | D3B D3I D3A | Text-Editor Excel Python WYSIWYG-Tool (z.B. Paint) |
| 2 | Statistische Grössen Fortsetzung | ||
| 2 (20) | XML XML und die drei Standard-Operationen - Validierung mit XML-Schema - Daten lesen mit XPath - Transformationen mit XSLT Geo.map.admin Overlay erstellen, exportieren und mit XML-Standard Operationen verarbeiten | B1B B1I B1A | |
| 2 | **XML ** Fortsetzung | ||
| 2 | ERD Elemente Entitätstypen, Attributte, Datentypen, Primarykey Installation MySQL und Workbench (inkl sakila) | F1B F1I F2B H1B H1I H1A | Workbench |
| 2 | ERD Beziehungen Assoziationen, Kardinalität, Foreignkey, Referenzielle Integrität, Constraints | F2I F2A I1B K1B | Workbench |
| 2 | ERD konzeptionelles versus logischrelationales Model Von der Idee zum konzeptionellen und weiter zum logischrelationalen Model oder mittels reverse Engineering vom Schema zum logischrelationalen zum konzeptionellen Model ERD vom Schema sakila generieren und mit weiteren Informationen anreichern (row counts, Liste Datentypen, m:n, 1:n 0,1:n Beziehungen) | G1B G1I G1A I1A K1A | Workbench |
| 2 (30) | ERD erstellen Eigenes ERD erstellen, Normalisieren Für vorgegebene Daten ein ERD erstellen | J1B J1I J1A I1I K1I | Workbench, Visio |
| 2 | ERD erstellen Fortsetzung | L1B L1I L1A | Workbench |
| 2 | Lernkontrolle verteilt über Modul | ||
| 2 | Lernkontrolle verteilt über Modul | ||
| 2 | Reserve | ||
| 2 (40) | Reserve | ||
| weitere mögliche Inhalte | QR-Code über REST Service erstellen und RAW decodieren - QR-Code von vCard erzeugen - „Neuer“ Einzahlungsschein |