Study university: Tampereen yliopisto
Ohjelmointi 2: Tekniikat
Ydinsisältö Osaamistavoitteet Arvosanan ”hyvä” saavuttanut opiskelija pystyy suunnittelemaan ja toteuttamaan pienehköjä ohjelmia itsenäisesti: opiskelija osaa jakaa ohjelman erikseen toteuttavissa oleviin osiin tarkoituksenmukaisesti sekä suunnitella ja toteuttaa yksinkertaiset tietorakenteet ja algoritmit. Opiskelija pystyy arvioimaan toisen kirjoittaman ohjelman rakennetta. Suoritustapa Arviointi perustuu viikkoharjoituksista ja harjoitustöistä (projekteista) saatuihin pisteisiin sekä tentin arvosanaan. Kurssilla on EXAM-tentti Tampereella. Tarkistathan opettajalta,
Ohjelmointi 1: Johdatus ohjelmointiin
Kurssin ydinsisältö Osaamistavoitteet Opintojakson suoritettuaan opiskelija Opetuksen aikataulu Kurssilla järjestetään aikataulutettua opetusta, mutta kurssin voi myös suorittaa omaan tahtiin. Kaikki materiaalit (luentotallenteet, harjoitustehtävät) löytyvät Moodlesta. Kurssi järjestetään verkko-opetuksena lukuunottamatta kampuksella tehtävää tenttiä. Tarkistathan opettajalta, onko EXAM-tentti sidottu tiettyyn EXAM-luokkaan ennen tentin suorittamista. Suoritustapa Suoritukseen vaaditaan tietty määrä hyväksytysti ratkaistuja harjoitustehtäviä ja hyväksytty EXAM-tentti kampuksella Tampereella.
Tietokantojen perusteet
Käsiteltäviä aiheita ovat tietokannan perustaminen, päivittäminen ja kyselyt SQL-kielellä, ER-kaaviot ja muunnos ER-kaaviosta SQL-tietokannan (relaatiorakenteisen tietokannan) kaavioksi. Osaamistavoitteet Opintojakson suoritettuaan opiskelija tuntee SQL-tietokantojen (relaatiorakenteisten tietokantojen) peruskäsitteet ja -rakenteet tuntee ER-mallinnuksen peruskäsitteet ja -periaatteet osaa mallintaa tietoa ER-kaavioilla osaa muuntaa ER-kaavion suoraviivaisesti SQL-tietokannan kaavioksi osaa perustaa tietokannan ja päivittää ja hakea tietokannan tietoja SQL-kielen avulla Opetus
Internet of things
Core content Principles of Internet of Things and its application areas IoT devices and management IoT protocols and communication IoT security and privacy Complementary/Specialist knowledge Cloud and IoT. Edge computing. IoT sensor networks Own application design Criteria for comparing technologies and application requirements. Own application implementation. Learning outcomes Teaching methods Lectures on Fridays 12-14, exercises