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Foto: Matthias Friel

Modul: Data Engineering Lab


Das hier aufgeführte Modul basiert auf in den Amtlichen Bekanntmachungen der Universität Potsdam veröffentlichten Studien- und Prüfungsordnungen.
Verbindliche Regelungswirkung haben nur die veröffentlichten Ordnungen.


HPI-DE-L: Data Engineering Lab Anzahl der Leistungspunkte (LP):
12 LP
Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul): Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:

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 Fragestellung wird analysiert, für einen Teilbereich wird eine Lösung entworfen, diese konstruktiv umgesetzt und wissenschaftlich dokumentiert. Die Lösungen werden permanent auf ihre Stärken und Schwächen evaluiert. Die 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 Mitgliedern statt. Data Engineering Labs werden von Prüfungsberechtigten geleitet.

 

Qualifikationsziele

In diesem Modul sollen Kenntnisse aus fortgeschrittenen Data Engineering Modulen in die Praxis 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.
Modul(teil)prüfung (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):

Hausarbeit, von mindestens 12 Seiten zusammen mit der Präsentation von Forschungsergebnissen (Vortrag, 20 Min.); zur Hausarbeit gehören die Implementierungsarbeiten zur Lösung der Forschungsfragestellung

Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)): 240

Veranstaltungen
(Lehrformen)
Kontaktzeit
(in SWS)
Prüfungsnebenleistungen
(Anzahl, Form, Umfang)
Lehrveranstaltungsbegleitende Modul(teil)prüfung
(Anzahl, Form, Umfang)
Für den Abschluss des Moduls Für die Zulassung zur Modulprüfung
Projekttätigkeit (Projekt) 8 - - -

Häufigkeit des Angebots:

WiSe und SoSe

Voraussetzung für die Teilnahme am Modul: keine
Anbietende Lehreinheit: Digital Engineering
Zuordnung zu Studiengängen Modulart
Master of Science Data Engineering WiSe 2018/19 Pflichtmodul