Trends in Data Science (WP) (WP)*
Niveau
Masterstudium
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• können aktuelle thematische Trends im Bereich Data Science benennen.
• können aktuelle Technologieentwicklungen im Bereich Data Science benennen.
• können aktuelle Fragestellungen der Praxis aus dem Bereich Data Science benennen.
• können aktuelle thematische Trends im Bereich Data Science benennen.
• können aktuelle Technologieentwicklungen im Bereich Data Science benennen.
• können aktuelle Fragestellungen der Praxis aus dem Bereich Data Science benennen.
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Keine
Lehrinhalte
• Neue Technologien im Bereich Big Data Processing
• Trends im Bereich der Programmiersprachen in der Datenanalyse
• Neue Verarbeitungskonzepte von Daten (z.B. Data Lake)
• Neue Fragestellungen im Bereich der Data Science Forschung
• Neue Fragestellungen im Bereich der Data Science Praxis
• Trends im Bereich der Programmiersprachen in der Datenanalyse
• Neue Verarbeitungskonzepte von Daten (z.B. Data Lake)
• Neue Fragestellungen im Bereich der Data Science Forschung
• Neue Fragestellungen im Bereich der Data Science Praxis
Empfohlene Fachliteratur
Aufgrund der Veränderlichkeit der Inhalte werden hier nur beispielhaft einige Web-Quellen angeführt, die derzeit im Bereich Data Science Trends stark vertreten sind:
• Medium (2020): Towards Data Science (Ed. 1), Online, https://towardsdatascience.com/.
• KDNuggets (2020): Knowledge Discovery Nuggets (Ed. 1), Online, https://www.kdnuggets.com/.
• Medium (2020): Towards Data Science (Ed. 1), Online, https://towardsdatascience.com/.
• KDNuggets (2020): Knowledge Discovery Nuggets (Ed. 1), Online, https://www.kdnuggets.com/.
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Seminararbeit
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
3
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Vortrag mit Diskussion, interaktiver Workshop
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
4