Trends in Data Science
Niveau
Masterstudium
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Folgende Lernergebnisse werden in der Lehrveranstaltung erarbeitet:
- Die Studierenden kennen aktuelle thematische Trends im Bereich Data Science.
- Die Studierenden kennen aktuelle Technologieentwicklungen im Bereich Data Science.
- Die Studierenden kennen aktuelle Fragestellungen der Praxis aus dem Bereich Data Science.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Keine Voraussetzungen
Lehrinhalte
Die Inhalte dieser Lehrveranstaltung sind nicht stabil, sondern werden an die aktuell vorherrschenden Trends angepasst. Exemplarische Inhalte können sein:
- Neue Technologien im Bereich Big Data Processing
- Trends im Bereich der Programmiersprachen in der Datenanalyse
- Neue Verarbeitungskonzepte von Daten (z.B. Data Lake)
- Neue Fragestellungen im Bereich der Data Science Forschung
- Neue Fragestellungen im Bereich der Data Science Praxis
Empfohlene Fachliteratur
Auf Grund der Veränderlichkeit der Inhalte werden hier nur beispielhaft einige Web-Quellen angeführt, die derzeit im Bereich Data Science Trends stark vertreten sind:
- Medium (2020): Towards Data Science (Ed. 1), Online, https://towardsdatascience.com/.
- KDNuggets (2020): Knowledge Discovery Nuggets (Ed. 1), Online, https://www.kdnuggets.com/.
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Seminararbeit
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
3
E-Learning Anteil in %
30
Semesterwochenstunden (SWS)
2.0
Geplante Lehr- und Lernmethode
Folgende Methoden kommen zum Einsatz:
- Vortrag mit Diskussion
- Interaktiver Workshop
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
4
Name des/der Vortragenden
Prof. (FH) Dipl.-Inf. Karsten Böhm
Studienjahr
2
Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls
DPR.5
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
kein