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Trends in Data Science (WP)

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Masterstudium

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/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 laut Lehrplan

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

Aufgrund 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

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

3

eLearning Anteil in Prozent

0

Semesterwochenstunden (SWS)

2

geplante Lehr- und Lernmethoden

Folgende Methoden kommen zum Einsatz:

- Vortrag mit Diskussion
- Interaktiver Workshop

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

4

Name des/der Vortragenden

Prof. (FH) DI Dr. Martin Adam

Studienjahr

2

empfohlene optionale Programmeinheiten

keine

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

WPF.10

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

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