Sommersemester 2026

Modul 64511: Einführung in Data Science

Inhalte

  • Geschichte und Definition von Data Science und Einordnung bzgl. anderer Bereiche (Data Mining, Knowledge Discovery, Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Statistik, Information Retrieval, Datenbanken, etc.)
  • Überblick über unterschiedlichen Analysearten (bspw. deskriptive, explorative, und prädiktive Analyse)
  • Data Science Prozesslebenszyklen (CRISP-DM, KDD, TDSP)
  • Grundlegende Data Science Methoden
  • Datenvisualisierung und Kommunikation
  • Data Science in der Forschung und Praxis
  • Umgang mit Daten  
  • Datensicherheit und Datenintegrität
  • Datenrecht mit aktuellem Gesetzesstand in Deutschland und der EU
  • Datenethik mit Grundbegriffen wie Normen, Werte, Moral (Auswirkung von Verzerrung, Technikfolgenabschätzung, Aspekte der Überwachung, Gesellschaftliche Auswirkungen des eigenen Handelns, Algorithmic Bias („Diskriminierende Algorithmen“)
 
Lern-Einheit Titel
LE1: Data Science – Was steckt hinter diesem Begriff? Eine Einführung in den Bereich und diese Lehrveranstaltung
LE2: „With great power comes great responsibility“ – Welcome to the Peter Parker Principle
LE3: Es lebt! Der Data Science Life Cycle und Vorgehensmodelle
LE4: Wie fangen wir jetzt an? Grundlegende Konzepte und Methoden
LE5: Von der Theorie in die Praxis – Methoden, Tools und Anwendungen
LE6: Implementing Ethics into a Data Driven Culture
LE7: Von der Kunst, das Richtige zu zeigen – Visualisierung und Kommunikation

>>> Modul 64511 belegen

Um zur Modulabschlussprüfung zugelassen zu werden, müssen Sie das Modul 64511 ordnungsgemäß belegt haben.

Zugang zu den Lernmaterialien und weiteren studienrelevanten Informationen sowie Kontakt zu den Betreuenden und den Mitstudierenden erhalten Sie in der
 moodle Lernumgebung des Moduls.
Die Lernumgebung wird zu Beginn des Semesters für die BelegerInnen des Moduls automatisch geöffnet.

Modulbeauftragte

    LG Data Science
    Prof. Dr. Christian Beecks
    E-Mail: christian.beecks

      Modulbetreuung

        LG Data Science
        Prof. Dr. Christian Beecks
        E-Mail: christian.beecks

            Dr. Simone Opel
            E-Mail: simone.opel

                LG Data Science
                Kimberley-Joyce Berkenkopf
                E-Mail: kimberley-joyce.berkenkopf

                   

                  Prüfungsformen

                  Form Prüfungsnummer Anmeldeschluss
                   Online-Klausur 105143 15.06.2026

                   

                  Zur Prüfungsanmeldung

                  Weitere Informationen zum Modul

                  Lehrformen

                  Die Kursmaterialien werden im Selbststudium erarbeitet. Hierzu erfolgt eine semesterbegleitende Betreuung in der virtuellen Lernumgebung.

                  Dauer

                  1 Semester

                  Häufigkeit

                  Das Modul wird im Sommer- und Wintersemester angeboten

                  Umfang

                  Workload: 450 h, ECTS-Punkte: 15

                  Teilnahmevoraussetzungen

                  Für Studierende der Studienstruktur „Master Bildung und Medien: eEducation“ : Keine

                  Für Studierende der Studienstruktur „Master Bildungswissenschaft mit Schwerpunkt Digitale Medien oder Erwachsenen-/Weiterbildung“: Erfolgreicher Abschluss von zwei Modulen der Studieneingangsphase (A1-A4)

                  Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten

                  Belegung aller Kurse und erfolgreicher Abschluss der Prüfung

                  Stellenwert der Note für die Endnote

                  15/120