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Big Data und Datenschutz (DLBMMWBDD)

Modulbezeichnung: Big Data und Datenschutz

Modulnummer:

DLBMMWBDD

Semester:

--

Dauer:

Minimaldauer 1 Semester

Modultyp:

Wahlpflicht

Regulär angeboten im:

WS, SS

Workload: 300 h

ECTS Punkte: 10

Zugangsvoraussetzungen:

keine

Unterrichtssprache:

Deutsch

Kurse im Modul:

Workload:

Selbststudium: 200 h
Selbstüberprüfung: 50 h
Tutorien: 50 h

Kurskoordinatoren/Tutoren::

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Modulverantwortliche(r):

Prof. Dr. Ralf Kneuper

Bezüge zu anderen Programmen:

Bezüge zu anderen Modulen im Programm:

Qualifikations- und Lernziele des Moduls:

Data Analytics und Big Data
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.

Einführung in Datenschutz und IT-Sicherheit
Nach der Teilnahme haben die Studierenden

  • grundlegende Kenntnisse zu Begriffen und Konzepten der IT-Sicherheit und wissen, in welchen Gebieten es welche typischen Verfahren und Techniken gibt.
  • grundlegende Kenntnisse der gesetzlichen Regelungen zum Datenschutz und ihrer Umsetzung.
  • vertiefende Kenntnisse zum IT-Sicherheitsmanagement und geeigneter Maßnahmen zur Umsetzung.
  • Überblickswissen zu Aktivitäten und Strategien zur IT-Sicherheit in der Software- und Systementwicklung.

Lehrinhalt des Moduls:

Data Analytics und Big Data:

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

Einführung in Datenschutz und IT-Sicherheit:

  • Begriffsbestimmungen und Hintergründe
  • Grundlagen des Datenschutzes
  • Grundlagen der IT-Sicherheit
  • Standards und Normen der IT-Sicherheit
  • Erstellung eines IT-Sicherheitskonzeptes auf Basis von IT-Grundschutz
  • Bewährte Schutz- und Sicherheitskonzepte für IT-Geräte
  • Ausgewählte Schutz- und Sicherheitskonzepte für IT-Infrastrukturen

Lehrmethoden:

Siehe Kursbeschreibungen

Literatur:

Siehe Literaturliste der vorliegenden Kursbeschreibungen

Anteil der Modulnote an der Gesamtabschlussnote des Programms:

--

Prüfungszulassungsvoraussetzung:

Abschlussprüfungen:

Siehe Kursbeschreibungen

DLBINGDABD01:
Schriftliche Ausarbeitung: Fallstudie (50%)
DLBISIC01:
Klausur (50%)