Studiengang Informationswissenschaft (Bachelor of Science)

Wahlpflichtkatalog

Themenbereich: Wissensrepräsentation und Informationsarchitektur

Modulbezeichnung Data Analytics   Modulbeschreibung als pdf laden
(Data Analytics)
Belegnummer 7667
Studiengang / Verwendbarkeit Bachelorstudiengang Informationswissenschaft
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Kawa Nazemi
Dozent(in) Marco Hutter
Dauer 1 Semester
Credits 10 CP
Prüfungsart Hausarbeit und Präsentation oder Praxisbericht und Präsentation (gemäß § 13 ABPO)
Sprache Deutsch
Inhalt

Aus Daten Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen ist von essentieller Bedeutung um informierte Entscheidungen treffen zu können. Die immer größeren Mengen an gesammelten Daten, die Geschwindigkeit, mit der Daten verarbeitet werden sollen, die Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen und die Bedeutung verlässlicher Analyseergebnisse für Entscheidungsträger stellen dabei nur einige der Herausforderungen dar.

Das Ziel dieses Moduls ist es, Kenntnisse über mögliche Datenanalyseprozesse zu erlangen. Dies bezieht sich sowohl auf die Grundlagen, Werkzeuge und Methoden jedes einzelnen Prozessschrittes, als auch die Struktur und den Ablauf des Analyseprozesses als Ganzes. Die behandelten Themen umfassen hierbei:

  • Datenquellen und Datentypen
  • Datenvorverarbeitung
  • Analyseziele
  • Analysepipelines
  • Analysewerkzeuge
  • Anwendungen
Angestrebte Lernergebnisse
(Learning Outcome)

Lernziel des Moduls ist der Erwerb der Ziele und Methoden moderner Datenanalyseprozesse. Dabei erwerben sie Kompetenzen, die einen Überblick über die wichtigsten Schritte einer Datenanalysepipeline und die Freiheitsgrade, die es bei der Ausgestaltung dieser Schritte abhängig von der Datengrundlage und dem Analyseziel gibt.

Die Studierenden können

  • Kenntnisse:
    • Methoden, Verfahren und Modelle der Datenanalyse erläutern
    • Die wichtigsten Schritte der Datenanalysepipeline und deren Freiheitsgrade erläutern
  • Fertigkeiten:
    • Abhängig von der Datengrundlage und dem Analyseziel, Methoden der Datenanalyse anwenden
    • Datenanalysepipelines mehrwertbringend einsetzen
  • Kompetenzen:
    • Adäquate Datenanalyse beurteilen
Niveaustufe / Level Fortgeschrittenes Level (advanced Level course)
Lehrform / SWS Projekt (4 SWS)
Arbeitsaufwand / Workload 256 Stunden
Units (Einheiten)
Notwendige Voraussetzungen
Empfohlene Voraussetzungen

Grundlagen der Informatik

Häufigkeit des Angebots
Anerkannte Module Siehe § 19 ABPO
Medienformen
Literatur
Stand: 14.03.2019, 12:28:42. Ältere Versionen im Archiv.