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Seminar: Data Engineering (inkl. Praxisworkshop) - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

General information

Subtitle MS DatEn
Semester WS 2020/21
Current number of participants 15
Home institute Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl - Wirtschaftsinformatik, Informations- & Finanzmanagement
Courses type Seminar in category Teaching
First date Tue , 10.11.2020 13:00 - 16:00, Room: (Zoom-Meeting: https://uni-augsburg.zoom.us/j/95472941063?pwd=dGVqRk5XbU9rc01VTzB6WHJlWS9YUT09)
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Bishop, C.: Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag New York, 2006.
Healy, K.: Data Visualization – A Practical Introduction, Princeton University Press, 2018.
Kelleher, J. D.: Data Science, The MIT Press, 2018.
Köppen, V., Sattler, K.-U. und Saake, G.: Data Warehouse Technologien, mitp Professional, 2014.
Manning, C. D., Raghavan, P. und Schütze, H.: Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008.
Witten I. A. und Frank, E.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann, 2011.
Miscellanea Digitalisierung beschreibt die zunehmende Durchdringung von Wirtschaft und Gesellschaft mit digitalen Informations- und Kommunikationstechnologien. Damit verbunden sind Änderungen bei der Vernetzung von Organisationen und Individuen sowie dem Verhalten dieser Akteure. Dies geht einher mit einer großen Vielfalt und breiten Verfügbarkeit von Daten aus unterschiedlichen Kontexten, die Grundlage für ein verbessertes Verständnis von Kunden, der Entwicklung datengetriebener Produkte und neuer Geschäftsmodelle sein können. Hierbei muss der Prozess der Datenanalyse im Sinne einer strategischen Ausrichtung vorbereitet und organisatorisch verankert werden, damit die Potentiale der Datenanalyse effektiv genutzt werden können. Immer mehr Unternehmen beschäftigen sich damit, wie sie Wert aus ihren Daten generieren können, sodass Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse heute mehr denn je gefragt sind.

In dieser Veranstaltung sollen deshalb theoretische Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse vermittelt werden und die Anwendung verschiedener Theorien auf Problemstellungen aus der Praxis erprobt werden. Dabei lernen die Studierenden methodisches und praktisches Wissen (z.B. Aufbereitung, Modellierung und Analyse von Daten) und kommen in Kontakt mit gängigen technischen Tools.

Die Teilnehmer der Veranstaltung bearbeiten in Gruppen jeweils eine Fallstudie aus realen Projekten und durchlaufen dabei die typischen Phasen eines Datenanalyseprojekts. Sie erhalten Zugang zu Daten aus der Praxis und beantworten spannende Fragestellungen beispielsweise aus den Bereichen Blockchain, autonomes Fahren, Energieflexibililtät und künstlicher Intelligenz.

Die Ergebnisse der einzelnen Gruppen werden im Rahmen der Abschlusspräsentation vorgestellt und in einem Kurzpapier zum methodischen Vorgehen (Umfang je Gruppe ca. 10 Seiten) dokumentiert.

In einem Kick-off Termin erhalten die Studierenden einen Überblick über notwendige theoretische Grundlagen sowie Einblicke in die Fallstudien. Danach bearbeiten die Studierenden in 4er-Gruppen je eine der Fallstudien und präsentieren diese im Rahmen der Abschlusspräsentation. Während der Bearbeitung steht ihnen ein Betreuer aus Wissenschaft und Praxis zur Seite. Zu Beginn der Veranstaltung bietet die Senacor Technologies AG den Studierenden zudem die Teilnahme an einem Remote-Workshop an, in dem die wichtigsten Grundlagen für agile, innovative Teamarbeit in einem interaktiven Format vermittelt werden.

Die Teilnehmerzahl ist auf 20 Personen beschränkt, weshalb eine Online-Bewerbung nötig ist (https://register.fim-rc.de/Register/View/?id=1758). Bitte beachten Sie zudem unsere allgemeinen Bewerbungskriterien. Die Bewerbungsphase für das Wintersemester 2020/2021 startet am: 07. Oktober 2020 und endet am 25. Oktober 2020. Die Zusagen werden bis zum 30. Oktober verschickt.

Fragen zur Veranstaltung bitte per Mail an: DatEng@fim-rc.de

Course location / Course dates

(Zoom-Meeting: https://uni-augsburg.zoom.us/j/95472941063?pwd=dGVqRk5XbU9rc01VTzB6WHJlWS9YUT09) Tuesday. 10.11.20 13:00 - 16:00
(Zoom-Meeting: https://uni-augsburg.zoom.us/j/94692625919?pwd=K3Z5WGVsR2s3L0Q0WlYwbUh3NFJPdz09) Monday. 16.11.20 09:00 - 13:00
(Zoom-Meeting: https://uni-augsburg.zoom.us/j/99231241188?pwd=OStjczY5bE8wU2pHcWEydkJ0TTFNQT09) Wednesday. 13.01.21 13:00 - 16:30

Module assignments

Comment/Description

Inhalte der Veranstaltung:
- Aufbereitung, Modellierung, Analyse von Daten
- Aufbau von Datenmodellen, Verarbeitung von Daten mittels Abfragesprachen oder Auswertung durch Methoden des maschinellen Lernens
- Strukturierung datengetriebener Fragestellungen und Einsatz von Tools zur Datenmodellierung, -abfrage und -analyse sowie Verwendung von Analyseframeworks
- Phasen datengetriebener Projekte
- Bearbeitung von Fallstudien aus Wissenschaft und Praxis
- Projektmanagement und Präsentationsskills

Admission settings

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