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Vorbereitungskurs FP

Hintergrund

Basierend auf zahlreichen Rückmeldungen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer der Praktika 4 und 5 bezüglich der in die Datenauswertung und das Schreiben der Berichte investierten Zeit wurde dieser Vorbereitungskurs entwickelt. Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmerinnen und Teilnehmer so vorzubereiten, dass die Datenauswertung und das Schreiben des Berichts schon beim ersten Versuch im Praktikum leichter von der Hand gehen und damit die während des Kurses hier investierte Zeit deutlich verringert werden kann.

Inhalt:

Studierende, die bei den folgenden Themen unsicher sind oder wenig Übung haben, werden von der Teilnahme am Vorbereitungskurs stark profitieren:

  • Dokumentation und Darstellung der Messergebnisse: Was sind elementare Bestandteile der wissenschaftlichen Darstellung von Daten?
  • Umgang mit Messunsicherheiten: Was sind Messunsicherheiten? Welche Typen von Messunsicherheiten gibt es? Wie beeinflussen Messunsicherheiten die Ergebnisse von Anpassungen?
  • Datenanalyse mit verschiedenen Programmen: Im Kurs werden python, gnuplot, LabPlot, root vorgestellt und geübt.
  • Erstellen eines wissenschaftlichen Dokuments: Im Kurs wird LaTeX vorgestellt und geübt.
  • Kooperation: Wie werte ich in einer Gruppe gemeinsam Daten aus? Wie erstelle ich gemeinsam einen Bericht?

Nach dem Kurs sind die Teilnehmerinnen und Teilnehmer zB in der Lage, ein Diagramm wie das folgende zu erstellen:

Vorbereitungskurs-FP-Plot-Beispiel
© Praktikumsleitung/Uni Bonn

Einige dieser "Handwerkszeuge" haben Sie im Laufe Ihres Studiums schon kennengelernt, aber vielleicht hilft Ihnen etwas Übung vor Beginn des Praktikums, um besser vorbereitet die Analyse der Daten und das Schreiben der Berichte effektiver zu gestalten.

Organisatorisches:

Der Kurs umfasst 16 Stunden vor Ort, aufgeteilt auf vier Nachmittage, jeweils von 13-17 Uhr, in den ersten beiden Wochen der Vorlesungszeit. Die Teilnahme am Kurs ist freiwillig. Insgesamt werden 40 Plätze angeboten, aufgeteilt auf zwei Termine (s.u.).

Termine für das Wintersemester 2024/25:

  • KW 41 & 42, 07.-17.10.24
  • Mo/Di, jeweils 13-17 Uhr (20 Plätze)
  • Mi/Do, jeweils 13-17 Uhr (20 Plätze)  Mi/Do-Kurs findet im WiSe24/25 nicht statt

Zwischen dem zweiten und dritten Termin wird es Hausaufgaben geben.

Idealerweise bringt jede/r Teilnehmer/in den eigenen Laptop mit, auf dem vor Beginn nach Anleitung die notwendige Software installiert wird. Es können aber auch Laptops für die Dauer des Vorbereitungskurses vor Ort zur Verfügung gestellt werden.

Die Teilnahme an diesem Kurs ist für Einzelpersonen möglich, optimal ist die Teilnahme als Praktikumsgruppe, um auch die Zusammenarbeit bei der Praktikumsnachbereitung zu üben.

Die Materialien zu diesem Kurs werden über eCampus zur Verfügung gestellt.

Informationen zur Anmeldung für den Kurs im WiSe 24/25 wird es spätestens nach Ablauf der Anmeldefrist für die Praktika 4 und 5 (08.09.24) geben

Hier sind einige Rückmeldungen der Teilnehmerinnen und Teilnehmer aus dem letzten Semester:

Frage: Warum würden Sie Ihren Kommiliton/innen die Teilnahme an diesem Kurs vor Beginn des FPs (nicht) empfehlen?

  • Ist eine sehr gute Auffrischung in den Grundlagen und gibt einem weitere Hilfsmittel wie Fit-Programme sowie der Umgang mit Daten :D
  • Weil er super hilfreich ist und man alleine durch den Statistik Teil (wenn der Rest einem schon vertrauter ist) Wissen auffrischen kann. Zudem ist es besonders zu Beginn extrem hilfreich Fragen stellen zu können.
  • Es schadet nicht, verschiedene Programme zur Datenanalyse auszuprobieren. Wenn man die Chance hat, mit verschiedenen Programmen durch kompetente Betreuung erste Schritte zu gehen, sollte man diese nutzen.
  • Kann ja nicht schaden da mitzumachen, wenn man noch nicht so viel Ahnung im Umgang mit Datenauswertung hat
  • Es ist eine gute Gelegenheit das Wissen zu erfrischen und was neues kennenzulernen
  • Ich denke, dass es immer hilfreich ist so einen Kurs zu besuchen, wenn man sich unsicher in Latex und/oder Python fühlt
  • Gute Vorbereitung für die Protokolle und besseres Verständnis für Datenauswertung

Sonstige Anmerkungen:

  • Der Kurs ist eine gute Sache und vor allem mit den beiden sehr kompetenten Tutoren war er viel Wert!