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Data Analytics und Big Data (DLBINGDABD)

Modulbezeichnung: Data Analytics und Big Data

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:

Workload:

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

Kurskoordinatoren/Tutoren::

Siehe aktuelle Liste der Tutoren im Learning Management System

Modulverantwortliche(r):

Prof. Dr. Ralf Kneuper

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
  • Lösungsszenarien
  • Anwendung von Big Data in der Industrie

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 %)