(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 | A1G A1F A1E A2G A2F A2E E1G | 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 | A1G A1F A1E A2G A2F A2E | Excel |
| 2 | Daten auswerten und visualisieren Daten mit Grafiken und Diagrammen darstellen Logfile einer Kälteanlage in Excel aufbereiten, auswerten und grafisch darstellen | C2G C2F C2E D1G D1F D1E | Excel |
| 2 | **Daten auswerten und visualisieren ** Fortsetzung | D2G D2F D2E | |
| 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/) | C1G C1F C1E | 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. | D3G D3F D3E | 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 | B1G B1F B1E | |
| 2 | **XML ** Fortsetzung | ||
| 2 | ERD Elemente Entitätstypen, Attributte, Datentypen, Primarykey Installation MySQL und Workbench (inkl sakila) | F1G F1F F2G H1G H1F H1E | Workbench |
| 2 | ERD Beziehungen Assoziationen, Kardinalität, Foreignkey, Referenzielle Integrität, Constraints | F2F F2E I1G K1G | 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) | G1G G1F G1E I1E K1E | Workbench |
| 2 (30) | ERD erstellen Eigenes ERD erstellen, Normalisieren Für vorgegebene Daten ein ERD erstellen | J1G J1F J1E I1F K1F | Workbench, Visio |
| 2 | ERD erstellen Fortsetzung | L1G L1F L1E | 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 |