Modul: Data Preparation - Spezialisierung

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-PREP-S: Data Preparation - Spezialisierung

Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP

Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul):	Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:	Inhalt Dieses Modul spezialisiert Teilaspekte der Erschließung heterogener Datenquellen für datengetriebene Systeme durch die Schwerpunktsetzung auf aktuelle Forschungsfragestellungen und -ergebnisse. Dabei werden Themen wie beispielsweise Data Profiling, Data Cleansing, Data Quality, Data Transformation oder Data Integration im aktuellen Forschungsstand reflektiert betrachtet und im Detail untersucht. Jüngste Entwicklungen in Wissenschaft und Industrie aus dem Bereich der Datenvorverarbeitung dienen als Ausgangspunkt und werden näher beleuchtet. Qualifikationsziele Die Studierenden erwerben detailliertes Wissen über die im Modul gegenständlichen Fachthemen. Die Studierenden erarbeiten Limitierungen und Erweiterungen bestehender Data Preparation Methoden und Systeme, behandeln aktuelle Forschungsfragen in beispielsweise den Bereichen Data Quality und Data Integration, erlernen die wissenschaftliche Bearbeitung aktueller Forschungsfragestellungen im Bereich Data Preparation, lernen die eigenständige Nachbearbeitung eines Themas auf Grundlage von Primär- und Sekundärliteratur, erwerben Erfahrung im Umgang mit Softwaresystemen und -werkzeugen, können bearbeitete Aufgaben präsentieren und gegen kritische Einwände verteidigen, haben einen tiefen und präzisen Einblick in den praktischen Einsatz hochaktueller Datenvorverarbeitungstechnologien und -systeme, erwerben fachsprachliche Kenntnisse in Englisch, erweitern ihre Lernfähigkeiten, entwickeln Diskussionsvermögen und -techniken.
Modul(teil)prüfungen (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):	Eine Prüfung der folgenden Formen: Klausur, 90-120 Minuten Hausarbeit, (mind. 8 Seiten) zusammen mit Ergebnispräsentation (20-45 Minuten) Mündliche Prüfung, 30-45 Minuten
Selbstlernzeit (in Zeitstunden (h)):	120

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
Vorlesung/Seminar (Vorlesung oder Seminar)	4	-	Übungsaufgaben (50%)	-


Häufigkeit des Angebots:	WiSe und SoSe
Voraussetzung für die Teilnahme am Modul:	Empfohlen wird die vorangehende Teilnahme an HPI-PREP-K oder HPI-PREP-T.
Anbietende Lehreinheit(en):	Digital Engineering

Zuordnung zu Studiengängen	Modulart
Master of Science Data Engineering WiSe 2018/19	Wahlpflichtmodul