Modul 63183 Projektpraktikum Data Science

Modulinformationen

Open Data, d.h. Daten, die von jedermann zu jedem Zweck genutzt, weiterverbreitet und weiterverwendet werden dürfen, werden im Kontext von Smart Citys als "zweischneidiges Schwert" betrachtet. Einerseits erhoffen sich die Städte durch das Zurverfügungstellen von Daten positive Impulse für die eigene Weiterentwicklung und bestenfalls innovative Services oder Serviceideen von Dritten "zum Nulltarif" im Rahmen von Open Innovation. Andererseits sind die Daten häufig verschmutzt, unvollständig oder decken nicht die gesamte benötigte semantische Domäne ab. Datenanalysten, die mit Open Data arbeiten wollen, müssen daher schnell etwaige Probleme erkennen und über ein geeignetes Portfolio von Lösungsstrategien verfügen. Zudem ist nicht selten eine gewisse Kreativität nötig, um semantische Lücken zu schließen oder Daten so zu transformieren, dass sie zielführend nutzbar sind.
 

ECTS10
Arbeitsaufwand
Bearbeitung des Projektes: 260 Stunden
Präsentation der Ergebnisse: 40 Stunden
Dauer des Modulsein Semester
Häufigkeit des Moduls1 x jährlich
Anmerkung
Geforderte Leistungen:
Die inhaltlichen Voraussetzungen bezüglich des Umgangs mit den üblichen Werkzeugen der modernen Softwareentwicklung werden in der ersten Woche des Fachpraktikums in Form einer Einsendeaufgabe überprüft.
Das erfolgreiche Bestehen dieser ersten Aufgabe ist Voraussetzung für eine weitere Teilnahme am Fachpraktikum.
Die Bearbeitung der gestellten Aufgaben erfolgt in Kleingruppen von i.a. 4 Studierenden.
Selbständige Bearbeitung und Dokumentation des Programmier-Projektes.
Die detaillierten Anforderungen werden am Anfang des Fachpraktikums bekannt gegeben.
 
Für die Teilnahme an einem Projektpraktikum ist ein gesondertes Anmeldeverfahren im
Vorsemester über folgenden Link erforderlich: https://webregis.fernuni-hagen.de.
Inhaltliche Voraussetzung
Das Projektpraktikum richtet sich an fortgeschrittene Data-Science-Studierende. Voraussetzung sind gute Kenntnisse im Bereich Data Engineering, außerdem Programmiererfahrung (möglichst Python) sowie Kenntnisse im Umgang mit den üblichen Werkzeugen der modernen Softwareentwicklung (Versionsverwaltung mit git, Linux-Kenntnisse). Spaß an der Arbeit im Team wird ebenfalls vorausgesetzt.


 

Prüfungsinformation

M.Sc. Data Science
Art der Prüfungsleistungbenotete Praktikumsteilnahme (Ausarbeitung und Vortrag)
Voraussetzungs. Anmerkung
Stellenwert der Note1/12
Formale Voraussetzungenmindestens drei Pflichtmodulprüfungen sind bestanden

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Ansprechpersonen

mathinf.webteam | 05.06.2023