Data Analytics und Big Data (DLBINGDABD)

Modulnummer:

DLBINGDABD

Semester:

--

Dauer:

Minimaldauer 1 Semester

Modultyp:

Pflicht

Regulär angeboten im:

WS, SS

Workload: 150 h

ECTS Punkte : 5

Zugangsvoraussetzungen:

keine

Unterrichtssprache:

Deutsch

Kurse im Modul:

• Data Analytics und Big Data (DLBINGDABD01)

Workload:

Selbststudium: 110 h
Selbstüberprüfung: 20 h
Tutorien: 20 h

Kurskoordinatoren/Tutoren::

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Modulverantwortliche(r):

Dr. Marian Benner-Wickner

Bezüge zu anderen Programmen:

keine

Bezüge zu anderen Modulen im Programm:

• Einführung in das Internet of Things
• Design Thinking
• Einführung in Datenschutz und IT-Sicherheit

Qualifikations- und Lernziele des Moduls :

Die Studierenden
• können zwischen Informationen und Daten unterscheiden und kennen die Bedeutung dieser Begriffe für die Entscheidungsfindung.
• können die Big Data-Problematik, insbesondere im Zusammenhang mit dem Internet of Things, herleiten und anhand von Beispielen beschreiben.
• kennen Grundlagen aus der Statistik, die für die Analyse großer Datenbestände notwendig sind.
• kennen den Prozess des Data Mining und können verschiedene Methoden darin einordnen.
• kennen ausgewählte Methoden und Technologien, die im Big Data-Kontext angewendet werden und können sie an einfachen Beispielen anwenden.
• kennen die rechtlichen Rahmenbedingungen für die Anwendung der Datenanalyse in Deutschland sowie international.
• kennen die besonderen Chancen und Herausforderungen der Anwendung von Big Data-Analysen in der Industrie.

Lehrinhalt des Moduls:

• Einführung in die Analyse von Daten
• Statistische Grundlagen
• Data Mining
• Big Data-Methoden und Technologien
• Rechtliche Aspekte der Datenanalyse
• Anwendung von Big Data in der Industrie
• Weitere Anwendungsbereiche

Lehrmethoden:

Siehe Kursbeschreibung

Literatur:

Siehe Literaturliste der vorliegenden Kursbeschreibung

Anteil der Modulnote an der Gesamtabschlussnote des Programms :

--

Prüfungszulassungsvoraussetzung:

Abschlussprüfungen:

Siehe Kursbeschreibung

Schriftliche Ausarbeitung: Fallstudie (100 %)