Modulbezeichnung | Data Challenge |
Modulkürzel | inf541 |
Kreditpunkte | 6.0 KP |
Workload | 180 h |
Einrichtungsverzeichnis | Department für Informatik |
Verwendbarkeit des Moduls |
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Zuständige Personen |
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Teilnahmevoraussetzungen | nützliche Vorkenntnisse: Business Intelligence I, Business Intelligence II |
Kompetenzziele | Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sollen die Studierenden in der Lage sein, spezifische, unternehmerische Fragestellungen mithilfe datengetriebener Methoden zu beantworten. Der Umgang mit Daten soll zielsicher in den Programmiersprachen Python und/oder R beherrscht werden. Darüber hinaus sollen Kompetenzen im Bereich der Algorithmik und des Data Storytellings aufgebaut werden. Das Modul vermittelt grundlegende Fähigkeiten im Bereich der Data Science und der Anwendung von verschiedenen Methoden und Algorithmen. Durch die Kooperation mit einem Praxispartner wird sichergestellt, dass an einer möglichst realen und praxisnahen Problemstellung gearbeitet wird. Durch die selbstständige Arbeit an der Problemstellung und der abschließenden Präsentation der Ergebnisse, sollen auch weitere Soft Skills der Studierenden geschult werden. Fachkompetenzen Die Studierenden:
Methodenkompetenzen Die Studierenden:
Sozialkompetenzen Die Studierenden:
Selbstkompetenzen Die Studierenden:
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Modulinhalte | Soll die Methodenkompetenz im Bereich Data Science erlernt und ausgebaut werden, dann geht dies meist nur mithilfe von frei verfügbaren, idealisierten Datensätzen und beispielhaften Aufgabenstellungen. Grundsätzliche Programmierkenntnisse können so erlangt werden, der Umgang mit echten unternehmerischen Problem und deren Lösung mithilfe von Data Science-Verfahren kann allerdings nur durch die Übung in der Praxis erlernt. Im Rahmen dieses Moduls wird eine reale Problemstellung eines Praxispartners vorgestellt, dieser Partner stellt Daten und Domänenwissen bereit und im Anschluss muss selbstständig eine datenzentrierte Lösung für dieses Problem entworfen und umgesetzt werden. Innerhalb des Moduls werden darauf aufbauend folgende Themenkomplexe behandelt:
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Literaturempfehlungen |
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Links | https://uol.de/vlba |
Unterrichtssprache | Deutsch |
Dauer in Semestern | 1 Semester |
Angebotsrhythmus Modul | jährlich |
Aufnahmekapazität Modul | 30 |
Modullevel | |
Modulart | |
Lehr-/Lernform | PR Blockseminar |
Vorkenntnisse | nützliche Vorkenntnisse: Business Intelligence I, Business Intelligence II |
Prüfung | Prüfungszeiten | Prüfungsform |
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Gesamtmodul | In der Veranstaltungsfreien Zeit nach Ende des Vorlesungszeitraums |
Portfolio |
Lehrveranstaltungsform | Praktikum |
SWS | 4 |
Angebotsrhythmus | SoSe oder WiSe |
Workload Präsenzzeit | 56 h |