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Informatik für Biol./Pharm. Wiss.
Willkommen . . . . . . Studentinnen und Studenten der Studiengänge Biologie Pharmazeutische Wissenschaften Bewegungswissenschaften und Sport zur Vorlesung Informatik für Biol./Pharm. Wiss.
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Agenda für heute, 24. Februar, 2010
Begrüssung Gebiete, Sichtweisen & Einsatz der Informatik Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes I: Kommunikation Ziele und Struktur der Lehrveranstaltung, Leistungskontrolle Räume und Computer Pause Einführung ins E.Tutorial Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes II: Information 2/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Dozent Prof. Dr. H. Hinterberger
Das Team Dozent Prof. Dr. H. Hinterberger Departement Informatik Assistierende Hilfsassistierende Markus Dahinden Stefan Alig Serkan Bozyigit Franziska Dammeier Matthias Geel Dominik Dinten Ömer Demirel Andrea Dittus Jens Maue Bryan Grob Marcel Schöngens Hannah Haberkern Andreas Sprock Roman Saratz Adrian Schmiedmeister Mischa Schweingruber 3/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Gebiete, Sichtweisen & Einsatz der Informatik
Begrüssung Gebiete, Sichtweisen & Einsatz der Informatik Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes I: Kommunikation Ziele und Struktur der Lehrveranstaltung, Leistungskontrolle Räume und Computer Pause Einführung ins E.Tutorial Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes II: Information
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Gebiete der Informatik
Theoretische Informatik Technische Informatik Praktische Informatik Angewandte Informatik Formale Methoden, mathematische Modelle Bsp.: Formale Sprachen, Graphentheorie, Automatentheorie, Berechenbarkeit, Kryptographie, Komplexitätstheorie . . . Funktioneller Aufbau von Rechnern, Geräten, Schaltungen Bsp.: Rechnerarchitektur, Rechnernetze, VLSI-Entwurf, mobile computing . . . Programmsysteme, Programmierumgebungen Bsp.: Programmiersprachen, Übersetzerbau, Betriebssysteme, Software- Engineering, Informationssysteme, Simulation, Internetanwendungen . . . Anwendung von Methoden und Systemen der Informatik Bsp.: Betriebsinformatik, CAD, CAE, medizinische Informatik, Software- Ergonomie, Expertensysteme, Prozesssteuerung . . . 4/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Sichtweisen der Informatik
Gesellschaft Informationsgesellschaft Angewandte Informatik Informatikmittel Praktische Informatik Technische Informatik Informatikingenieur Theoretische Informatik 5/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Einsatz der Informatik
Eingabedaten Ausgabedaten Informations- arbeitsplatz Daten werden verarbeitet oder transportiert digital darstellen interpretieren Wir Information neue Information umwandeln Bedeutung erkennen 6/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Informatikmittel für unseren Informationsarbeitsplatz
Computer: "Wintel" Datenverwaltung: Excel & Access (Microsoft, OpenOffice) Kommunikation: Internet (SeaMonkey Composer) Datenverarbeitung: Excel (Microsoft, OpenOffice) Informationserzeugung: Excel & VisuLab 7/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes I: Kommunikation
Begrüssung Gebiete, Sichtweisen & Einsatz der Informatik Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes I: Kommunikation Ziele und Struktur der Lehrveranstaltung, Leistungskontrolle Räume und Computer Pause Einführung ins E.Tutorial Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes II: Information Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Prozesssteuerung und Datenerfassung am Informationsarbeitsplatz
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Datenverarbeitung am Informationsarbeitsplatz
Tabellenkalkulation Makroprogrammierung Internet Datenverwaltung Datenvisualisierung 9/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Ziele und Struktur der Lehrveranstaltung, Leistungskontrolle
Begrüssung Gebiete, Sichtweisen & Einsatz der Informatik Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes I: Kommunikation Ziele und Struktur der Lehrveranstaltung, Leistungskontrolle Räume und Computer Pause Einführung ins E.Tutorial® Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes II: Information
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Bereitschaft, Selbstverantwortung für den Lernvorgang zu übernehmen.
Voraussetzungen Elementare Fertigkeiten im Umgang mit einem Personalcomputer und dessen Betriebssystem. Wir erwarten nicht, dass Sie mit Details der Elektronik vertraut sind und auch nicht, dass Sie programmieren können. Bereitschaft, Selbstverantwortung für den Lernvorgang zu übernehmen. Die Daten und Räume sind ebenfalls auf dem Informationsblatt notiert. Studierende in den Umweltnaturwissenschaften benötigen eine Syquest Festplatte, 5 1/4", 44 MByte. Wenn Sie mit einem System umgehen können, beschaffen sie sich bereits jetzt eine Syquest und kopieren sie die Systemsoftware. Alle anderen sollten sich vor dem 31. Okt. eine 3 1/2 " Diskette beschaffen. 10/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Ziele der Lehrveranstaltung
Einen Informationsarbeitsplatz wirkungsvoll einsetzen: Datentransfer, Datenverarbeitung, Datendarstellung, Informationserzeugung, Datenverwaltung, Programmierung Teile der Informatik-Infrastruktur der ETH kennen lernen Mit dem Grundwortschatz der Informatik umgehen lernen Komplexität beherrschen lernen 11/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Funktionalität eines Informationsarbeitsplatz
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Themen der 7 Vorlesungen Schwerpunkt: Konzepte und Methoden
Datum 1 Einführung Februar 2 Rechnernetze, Internet März 3 Numerische Methoden 17. März 4 Datenvisualisierung 31. März 5 Datenverwaltung 14. April 6 Datenbankentwurf 28. April 7 Programmierung Mai 13/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Themen der 6 Übungen Schwerpunkt: Kompetenzerwerb
Abgabe-Zeitraum Praxis 1: Publizieren über Internet März bis 12. März Praxis 2: Tabellenkalkulation März bis März Praxis 3: Datenvisualisierung März bis April Praxis 4: Daten verwalten April bis April Praxis 5: Daten verwalten Mai bis Mai Praxis 6: Makroprogrammierung Mai bis Mai Semesterende-Test Mai bis 4. Juni Leistungskontrolle: Alle 6 Übungen bearbeiten und präsentieren, sowie den Semesterende-Test absolvieren 14/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Räume und Computer Begrüssung
Gebiete, Sichtweisen & Einsatz der Informatik Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes I: Kommunikation Ziele und Struktur der Lehrveranstaltung, Leistungskontrolle Räume und Computer Pause Einführung ins E.Tutorial Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes II: Information Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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ETH-Intranet (Teilansicht)
Wireless 15/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Ihre Computerarbeitsplätze an der ETH
Raum Anzahl Typ Studiengang HG D PC/XP Beweg. Wiss. & Sport und Pharm. Wiss. HG E PC/XP Beweg. Wiss. & Sport HG E PC/XP Biologie HG E PC/XP Pharm. Wiss. HG E PC/XP Alle (ideal für Laptops) Betreuungszeiten: Siehe Informationsblatt und Homepage Unbetreute Computerräume: CAB H 56 & H 57 Hinweis: Computer verfügen über Dualboot Windows/Linux (wählbar bei Systemstart) 16/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Ihre Computerarbeitsplätze an der ETH
Sie können in irgend einem der öffentlichen Computerräume arbeiten, solange diese nicht für andere Veranstaltungen reserviert sind. Übungen abgeben können Sie jedoch nur in den für Sie reservierten Räumen. Für den Zugang von zu Hause aus, siehe: 17/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Computerarbeitsplätze: Zugangsverwaltung
In den Ihnen zugeteilten, sowie in allen öffentlichen Computerräumen: Login-Name und Kennwort vom nethz (bereits in Ihrem Besitz) Beispiel: bsteiner, Xz.s41A Passwörter nur über ändern!! Bei Zugangs-Problemen wenden Sie sich bitte an: Clöient/Server-Struktur der Rechner erklären 18/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Wann können Sie an ETH-Computern arbeiten?
Die Computerräume sind während der jeweiligen Gebäudeöffnungszeiten zugänglich. Hauptgebäude Montag - Freitag 7:00 – 21:30 Uhr Samstag :00 – 16:00 Uhr CAB Montag - Freitag 6:30 – 19:00 Uhr Ausnahme: Die Räume sind für andere Veranstaltungen reserviert. Bedingung: Sie sind auf den Computern zugangsberechtigt. Weitere Informationen auf: 19/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Einführung ins E.Tutorial®
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Selbständige ICT-Kompetenzen Fertigkeiten Konzepte Explain Do Try See
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Instruktion Anwendung Überprüfung 21/32
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Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes II: Information
Begrüssung Gebiete, Sichtweisen & Einsatz der Informatik Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes I: Kommunikation Ziele und Struktur der Lehrveranstaltung, Leistungskontrolle Räume und Computer Pause Einführung ins E.Tutorial Beispiel eines Informationsarbeitsplatzes II: Information
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A: Total der befallenen Stände
Von einfachen Daten . . . Häufigkeit verschiedener Bienenkrankheiten Kanton Faulbrut Sauerbrut Acarapis Varroa A B ZH 373 4.5 152 2.3 453 5.5 1161 137.1 BE 2239 6.8 847 3.3 1117 3.4 1205 35.9 LU 734 7.7 10 0.1 159 1.6 614 62.3 UR 20 86 28.1 7 1.2 92 149.3 SZ 107 5.9 100 6.9 112 6.2 532 284.6 OW 25 4.3 5 1.1 9 1.5 19 31.6 • • Schweiz 9278 7.1 3303 3.2 6419 4.9 9571 71.6 Varroa A: Total der befallenen Stände B: Befallene Stände pro Jahr und 1000 Bienenbesitzer (1988) 22/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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. . . zu komplexen Fragestellungen
Faulbrut Einwohner/Besitzer Sauerbrut Einwohner/Volk Sackbrut Tal/Volk Kalkbrut Fläche/Volk Tracheenmilbe Wald/Volk 1. Varroa Kunstwiese/Volk Eingesandte Proben Naturwiese/Volk Honigertrag Beeren/Volk Kulturland/Honig Raps/Volk Kulturland/Volk Obst/Volk Beschreibung der Lebensumgebung von Bienen in der Schweiz durch 20 Variablen! 23/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Multivariate Visualisierung!
"Rangliste" der Kantone Wie können wir mit dieser Komplexität umgehen? Multivariate Visualisierung! 24/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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2-d: Schwankungen in der Anzahl registrierter Fälle von Faulbrut
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2-d: Entwicklung des Varroa-Befalls
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Und bei mehr Dimensionen?
3-d: Im Kanton Zürich gemeldete Fälle von Faulbrut, gegliedert nach Bezirk Und bei mehr Dimensionen? 27/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Chernoff‘s Idee zur Visualisierung mehrdimensionaler Daten
Die Grösse oder Form verschiedener Gesichtsteile entsprechen dem Wert unterschiedlicher Parameter. 28/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Extreme Ausprägungen des Gesichts
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Mögliche Zuordnung von Bienendaten an Gesichtsteile
Biegung der Mundlinie Honigertrag Grösse des Augapfels Raps/Volk Neigung der Augenbrauen Kulturland/Honig Stellung der Pupillen Obst/Volk Breite der Nase Kulturland/Volk Höhe der Augenbrauen Beeren/Volk Länge der Nase Fläche/Volk Länge der Augenbrauen 1. Varroa Länge der Mundlinie Einwohner/Besitzer Höhe des Gesichts Eingesandte Proben Höhe des Mundzentrums Einwohner/Volk Rundung obere Gesichtshälfte Faulbrut Abstand der Augen Tal/Volk Rundung untere Gesichtshälfte Sauerbrut 30/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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"Klassenbild" mit den 26 Kantonen der Schweiz
17 geordnet nach Ähnlichkeit Schwierige Aufgabe! Kann der Computer helfen? Zwei Probleme dieses Verfahrens: 1) Abhängigkeiten von Parametern (bei schmalem Mund verschwindet die Krümmung) 2) Klassifizieren, z.B. Gruppen bilden ist schwierig zu automatisieren 31/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Ja, mit Methoden der multivariaten Visualisierung
Permutationsmatrix: Jede Spalte ein Kanton, jede Zeile ein Merkmal Zwei Probleme dieses Verfahrens: 1) Abhängigkeiten von Parametern (bei schmalem Mund verschwindet die Krümmung) 2) Klassifizieren, z.B. Gruppen bilden ist schwierig zu automatisieren 32/32 Informatik für Biol. & Pharm. Wissenschaften © Departement Informatik, ETH Zürich
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Danke für Ihre Aufmerksamkeit
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