1. Mathematische Grundlagen
1.1 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (bedingte Wahrscheinlichkeiten, Bayes’scher WK-Begriff, Erwartungswert, Varianz, Kovarianz, Korrelation)
1.2 Zufallsprozesse/Zeitreihen, insbesondere Markov-Ketten
1.3 Erstes Kennenlernen von einfachen Filtern, insbesondere Kalman-Filter und Ausblick auf Erweiterungen
1.4 Mathematische Methoden der Regelungstechnik: Fourier-/Laplace-Transformationen, Sprung-/Impulsantwort
2. Programmiertechnische Grundlagen
2.1 Programmiertools und -umgebungen
2.2 Datentypen für Zahlen, Strings, Listen, Mengen
2.3 Objektorientierte Programmierung mit Klassen
2.4 Funktional Programmieren mit Lambda-Ausdrücken und map/filter/reduce
2.5 Numerische Berechnungen
2.6 Daten aufbereiten und Grafiken erstellen