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WGU Foundations-of-Computer-Science Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Diskrete Mathematik und Logik | 25% | - Mengenlehre, Relationen, Funktionen - Beweismethoden und mathematische Induktion - Boolesche Algebra und digitale Logik - Aussagen- und Prädikatenlogik |
| Thema 2: Softwaretechnik und Grundlagen der Programmierung | 15% | - Lebenszyklus der Softwareentwicklung - Programmierparadigmen - Grundlegende Syntax und Steuerungsstrukturen - Grundlagen des Testens und der Fehlersuche |
| Thema 3: Algorithmen und Komplexität | 25% | - Big-O-Notation, Zeit- und Speicherkomplexität - Algorithmenentwurf und -analyse - Sortier- und Suchalgorithmen - Rekursive und iterative Strukturen |
| Thema 4: Rechnerarchitektur und -aufbau | 15% | - Von-Neumann-Architektur - Befehlssätze und Ausführungszyklen - Speicherhierarchie und Leistungsverhalten - Prozessor, Speicher, Ein-/Ausgabesysteme |
| Thema 5: Datenstrukturen | 20% | - Bäume, Graphen, Hash-Tabellen - Felder, verkettete Listen, Stapel, Warteschlangen - Grundlagen der Datenspeicherung und des Datenabrufs - Primitive und zusammengesetzte Datentypen |
WGU Foundations of Computer Science Foundations-of-Computer-Science Prüfungsfragen mit Lösungen
1. What is the built-in data structure that implements a hash table in Python?
A) Tuple
B) List
C) Array
D) Dictionary
2. What is a key advantage of using NumPy when handling large datasets?
A) Efficient storage and computation
B) Automatic data cleaning
C) Built-in machine learning algorithms
D) Interactive visualizations
3. Which Windows 11 tool enables a user to manually add a Bluetooth device if it does not automatically configure when first connected?
A) Task scheduler
B) Device manager
C) Network center
D) Windows defender
4. What is traversal in the context of trees and graphs?
A) The process of removing all nodes
B) The process of changing the value of nodes
C) The process of connecting all nodes
D) The process of visiting all nodes
5. What is the main advantage of using NumPy arrays over regular Python lists for data analysis?
A) NumPy arrays can bring different types into the array at the same time.
B) NumPy arrays can only hold elements of the same type.
C) NumPy arrays can perform calculations over entire collections of values.
D) NumPy arrays can concatenate lists by default.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: D | 2. Frage Antwort: A | 3. Frage Antwort: B | 4. Frage Antwort: D | 5. Frage Antwort: C |




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