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Data Science VO

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

second cycle, Master

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Die Studierenden:
• können die Inhalte, Ergebnisse/Anwendungen und Arbeitsweise von Data Science beschreiben
• sind in der Lage, „Fragestellungen“ in Anforderungen im Kontext Data Sci- ence zu überführen
• können darauf aufbauend den Prozess und die Werkzeuge definieren und diese umsetzen/anwenden

Voraussetzungen laut Lehrplan

gemäß Zugangsvoraussetzungen

Lehrinhalte

• Einführung (Daten, Informationen, Wissen, zeitliche Komponenten, Zielset- zungen)
• Datenprozess (Sammeln, Aufbereiten, Analyse, Darstellung)
• Datenaufbereitung (Bereinigung, Umformung, Umskalierung, Speicherung)
• Ansätze für die Analyse von Daten
• Darstellung/Visualisierung von Ergebnissen
• Software (Open Source und proprietäre Software)
• Machine Learning – Prozess, Ansätze, Umsetzung

empfohlene Fachliteratur

• Dorschel (2015): Praxishandbuch Big Data: Wirtschaft – Recht – Technik, Sprin- ger Gabler Verlag
• Grus (2016): Einführung in Data Science: Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python, O’Reilly Media
• McKinney (2015): Datenanalyse mit Python: Auswertung von Daten mit Pandas, NumPy und IPython, O’Reilly Media
• Guido, Mueller (2016): Introduction to Machine Learning with Python, O’Reilly Media
• Gibson, Patterson (2016): Deep Learning: The Definitive Guide: A Practitioner's Approach, O´Reilly Media

Bewertungsmethoden und -kriterien

Klausur

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

1.5

geplante Lehr- und Lernmethoden

Vorlesung

Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird

2

Name des/der Vortragenden

Studiengangsleitung

Studienjahr

1. Studienjahr

empfohlene optionale Programmeinheiten

keine Angabe

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

keine Angabe

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Pflichtfach

Art der Lehrveranstaltung

Vorlesung

Praktikum/Praktika

nicht zutreffend