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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