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Foto: Matthias Friel

Modul: Complex Data Systems - Techniken und Werkzeuge (Data Engineering)


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-CODS-T: Complex Data Systems - Techniken und Werkzeuge (Data Engineering) Anzahl der Leistungspunkte (LP):
6 LP
Modulart (Pflicht- oder Wahlpflichtmodul): Abhängig vom Studiengang (siehe unten)
Inhalte und Qualifikationsziele des Moduls:

Inhalt

Dieses Modul behandelt Techniken und Werkzeuge des Data Engineering im Vertiefungsgebiet Complex Data Systems. Es umfasst Lehrveranstaltungen unter anderem zu Text- und Multimediadaten, Ereignisdaten, Graphen oder Datenströmen. Der Schwerpunkt des Moduls liegt dabei auf aktuellen Techniken und Werkzeugen aus Wissenschaft und Industrie. Dabei wird untersucht, wie datengetriebene IT-Systeme mit den Herausforderungen umgehen können, die komplexe Datenarten wie beispielsweise Graphen und Netzwerke, Ausführungsdaten, Ereignisfolgen, Zeitreihen, Texten sowie Bild- und Audiodaten an ihre Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und Analyse stellen.

 

Qualifikationsziele

Die Studierenden erwerben detailliertes Wissen über die im Modul gegenständlichen Fachthemen.

Die Studierenden

  • erlangen fachspezifische methodische und praktische Kenntnisse zu verschiedenen Complex Data Systems,
  • erlernen die Verarbeitung komplexer Datentypen wie beispielsweise Ausführungs- und Multimediadaten,
  • erweitern ihre fachliche Urteilskompetenz,
  • sind in der Lage zur Lösung von Problemen zu verschiedenen Arten komplexer Daten selbständig geeignete Informationsquellen zu erschließen und einzusetzen,
  • lernen die eigenständige Nachbearbeitung eines Themas auf Grundlage von Primär- und Sekundärliteratur,
  • sind in der Lage aktuelle Forschungstrends zu verfolgen und diese in ihre Arbeit einzubinden,
  • können zu einer vorgegebenen Problemstellung geeignete Lösungskonzepte und -strategien auswählen und anwenden.
Modul(teil)prüfungen (Anzahl, Form, Umfang, Arbeitsaufwand in LP):

Eine Prüfung der folgende Formen:

Hausarbeit, mind. 8 Seiten zusammen mit der Präsentation von Forschungsergebnissen (Vortrag, 30-45 Min.)

Klausur, 90-120 Min.

Mündliche Prüfung, 30-45 Min.

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 - - -

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 Wahlpflichtmodul