Modul: Data Engineering Lab

Inhalt

Im Data Engineering Lab bearbeiten die Studierenden gemeinsam in einer Gruppe eine ausgewählte, forschungsbezogene Frage zu Big Data Systemen aus einem Fachgebiet des Data Engineering, die den Einsatz oder die Untersuchung von realen Daten umfasst. Die Fragestellung wird analysiert, für einen Teilbereich wird eine Lösung entworfen, diese konstruktiv umgesetzt und wissenschaftlich dokumentiert. Die Lösungen werden stets auf ihre Stärken und Schwächen evaluiert. Die vergleichende Evaluierung mit anderen Algorithmen vertieft außerdem das praktische Verständnis dieser. Die Studierenden erlangen dadurch tiefe Einblicke in die aktuelle Forschungsarbeit in den Fachgebieten und beteiligen sich an der Entwicklung neuer Lösungen. Dieses Modul vertieft die wissenschaftliche Ausbildung der Studierenden. Die Data-Engineering-Lab-Tätigkeit findet arbeitsteilig in Projektgruppen von in der Regel jeweils mindestens drei und höchstens sechs Mitgliedern statt. Data Engineering Labs werden von Prüfungsberechtigten geleitet.

Qualifikationsziele

In diesem Modul sollen Kenntnisse aus fortgeschrittenen Data Engineering Modulen in die Forschungspraxis umgesetzt werden.

Die Studierenden

• erlernen die eigenständige Entwicklung von Data Engineering Werkzeugen zur Speicherung, Verwaltung, Analyse und Visualisierung von großen und komplexen Datenbeständen,
• werden befähigt, Big Data Softwaresysteme als Lösungen für konkrete Anwendungen anzupassen und zu entwickeln und diese vergleichend zu evaluieren,
• erlangen durch die Arbeit in Teams Kompetenzen im Bereich des Projektmanagements,
• gewinnen Souveränität in der kollaborativen und arbeitsteiligen Bearbeitung von Aufgabenstellungen,
• trainieren Team-, Kommunikations- und Konfliktfähigkeit,
• lernen die systematische Auseinandersetzung mit Forschungsfragestellungen.

Vortrag, (30-45 Minuten) zusammen mit Hausarbeit (mind. 8 Seiten) und Demonstration eines erarbeiteten Computerprogramms (20-30 Minuten)

Zwischenpräsentation (15 Minuten)

WiSe und SoSe