Modul 64511 Einführung in Data Science

Modulinformationen

  • Geschichte von Data Science
  • 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 in Informatik, Mathematik und Statistik
  • Datenvisualisierung und Kommunikation
  • Data Science in der Forschung: Quantitative, qualitative, gemischte Methoden
  • Data Science in der Praxis: Anwendungen im Bereich Industrie 4.0
  • Data Science Werkzeuge und Sprachen
  • Umgang mit Daten u.a. mit Umfragedaten (Erhebung, Vorverarbeitung, Visualisierung)
  • 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“)

ECTS10
Arbeitsaufwand
Bearbeiten der Kurseinheiten: 160 Stunden
Bearbeitung der Einsendeaufgaben: 80 Stunden
Wiederholung und Prüfungsvorbereitung, Prüfung: 60 Stunden
Dauer des Modulsein Semester
Häufigkeit des Modulsin jedem Semester
AnmerkungKeine
Inhaltliche Voraussetzung
keine

Prüfungsinformation

[an error occurred while processing this directive]

Download

Ansprechpersonen

mathinf.webteam | 23.03.2022