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Anwendungsorientierte Analyseplattformen (WP)

Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan

Masterstudium

Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/des Moduls

Folgende Lernergebnisse werden in der Lehrveranstaltung erarbeitet:

- Die Studierenden kennen unterschiedliche, anwendungsorientierte Analyseplattformen (z.B. KNIME, RapidMiner, Grafana).
- Die Studierenden können die kennengelernten Analyseplattformen hinsichtlich ihrer Eignung für einen bestimmten Anwendungsfall vergleichen.
- Die Studierenden haben erste Anwendungserfahrung mit den vorgestellten Plattformen gesammelt.

Voraussetzungen laut Lehrplan

keine Voraussetzungen

Lehrinhalte

Folgende Inhalte werden in der Lehrveranstaltung besprochen:

- Vorstellung unterschiedlicher anwendungsorientierter Analyseplattformen (z.B KNIME, RapidMiner, Grafana)
- Vorstellung unterschiedlicher Cloudlösungen für die Datenanalyse (z.B. Google Cloud, AWS, Azure)
- Anwenden der vorgestellten Plattformen am Beispiel von Analysedatensätzen
- Diskussion der unterschiedlichen Ansätze

empfohlene Fachliteratur

PRIMÄRLITERATUR:
- Mishra, A. (2019): Machine Learning in the AWS Cloud: Add Intelligence to Applications with Amazon SageMaker and Amazon Rekognition (Ed. 1), Wiley, Chichester (ISBN: 978-1119556718)
- Klinkenberg, R., Hofmann, M. (2016): RapidMiner (Ed. 1), Chapman and Hall, Farnham (ISBN: 978-1482205503)

SEKUNDÄRLITERATUR:
- Lakshmanan, V. (2017): Data Science on the Google Cloud Platform: Implementing End-to-End Real-Time Data Pipelines: From Ingest to Machine Learning (Ed. 1), O'Reilly Media, Farnham (ISBN: 978-1491974537)

Bewertungsmethoden und -kriterien

Seminararbeit oder Klausur

Unterrichtssprache

Deutsch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

4

eLearning Anteil in Prozent

15

Semesterwochenstunden (SWS)

2

geplante Lehr- und Lernmethoden

Folgende Methoden kommen zum Einsatz:

- Vortrag mit Diskussion
- Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Interaktiver Workshop

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

3

Name des/der Vortragenden

Prof. (FH) Dipl.-Informatiker Karsten Böhm

Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls

WPF.2

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

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