Wie arbeiten wir?
- projektorientiert auf euren Laptops, meist in Teams
- echte Fragestellungen (z.B. Sport-/Umweltdaten, Matching-Apps, Webservices)
- moderne Tools und Frameworks (Python, Datenanalyse, Web-Frameworks, Git usw.)
Konkrete Themen & Projekte
1. Python-Repetition & Game-Development
- kompakte Wiederholung der Python-Basics (Funktionen, Listen, Dateien, OOP light)
- Projekt: Entwicklung eines eigenen Spiels (z.B. Arcade-Game, Simulation oder Multiplayer- Spiel) • saubere Struktur mit einfachen Design Patterns (z.B. Trennung von Spiel-Logik und Darstellung)
2. Data Science & Data Mining mit Sensordaten - Einführung in Data Science: Daten sammeln, bereinigen, analysieren, visualisieren
- Arbeit mit realen Datensätzen (z.B. Sport-, Bewegungs- oder Umweltdaten von Sensoren) - Projekt: Data-Mining-Projekt – Muster erkennen, Hypothesen prüfen, Resultate präsentieren
3. Künstliche Intelligenz & KI-Projekt
- Kurzeinführung in KI / Machine Learning auf Gymi-Niveau: Wie „lernt“ ein Modell? Chancen & Risiken
- Projektidee: „Parship-/Tinder-App light“ – einfache Matching-Logik, Datenmodell, Auswertung von Präferenzen
- Diskussion von Ethik, Datenschutz und Fairness bei KI-Systemen
4. Webentwicklung (Full-Stack)
- Grundlagen moderner Webentwicklung (Frontend, Backend, Datenbank)
- Frontend (z.B. Angular)
- Backend mit Python (z.B. Flask/FastAPI)
- Datenbank mit SQLite
- Projekt: Full-Stack-Web-App, die z.B. Spiel-Highscores, Sensordaten oder KI-Matches speichert und visualisiert
5. Design Patterns & saubere Software-Architektur
- Einführung in zentrale Entwurfsmuster (z.B. Model-View-Controller, Strategy, Observer)
- Einsatz der Patterns in euren Projekten, um Code verständlicher, erweiterbar und testbar zu machen
Wem ist das EF Informatik / Data Science zu empfehlen?
Du möchtest eigene Games, Apps oder Web-Apps entwickeln, interessierst dich für Daten, KI oder digitale Geschäftsmodelle und denkst über ein Studium in Informatik, Data Science, Ingenieurwissenschaften, Wirtschaft, Life Science, Architektur oder ähnlichen Bereichen nach. Die im Grundlagenfach erworbenen Informatik-Kenntnisse reichen als Einstieg – wichtiger sind Neugier, Durchhaltevermögen und Lust auf Tüfteln.
Organisatorisches
Das EF wird von Elio Fritschi (KRW) und Kaspar Jost (KBW) unterrichtet.
Bock auf Code, Daten & KI? Dann ist das Ergänzungsfach Informatik / Data Science genau dein Fach.