Modul: Acquisition, Processing and Analysis of Health Data - Technologies and Tools

Inhalt

Dieses Modul behandelt Techniken und Werkzeuge zur Erschließung inhomogener Datenquellen für datengetriebene Systeme im Bereich Digital Health. Hierbei stehen Machine-Learning-Verfahren, Wahrscheinlichkeits-Modelle und konkrete Datenexplorationsverfahren im Fokus, die als Unterstützung bei der Analyse komplexer Digital-Health-Daten dienen. Insbesondere werden dabei Techniken und Werkzeuge u.a. auf ihre Fähigkeiten, anwendungsspezifische Nutzbarkeit und Praktikabilität untersucht. Im Zuge dessen sollen auch konkrete Implementierungen wichtiger Technologien zur Bearbeitung von Problemen der Datenerfassung, -verarbeitung, -integration, -transformation und -analyse im Bereich Digital Health beispielhaft angewendet werden.

Qualifikationsziele

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

Die Studierenden

• erlangen fachspezifische praktische und angewandte Kenntnisse,
• können zu einer vorgegebenen Problemstellung geeignete Lösungskonzepte und -strategien auswählen und anwenden,
• erweitern ihre fachliche Urteilskompetenz,
• sind in der Lage zur Lösung von Problemen selbständig geeignete Informationsquellen zu erschließen und einzusetzen,
• können Strategien zur Datenverarbeitung für verschiedene Anforderungen im Bereich Digital Health implementieren,
• sind in der Lage geeignete Werkzeuge für fachspezifische Fragestellungen auszuwählen,
• erlangen einen Überblick über die verfügbaren Techniken und Werkzeuge und lernen diese anzuwenden,
• erhalten konkrete Einblicke in die gesamte Datenverarbeitungsprozesskette,
• erweitern ihre Lernfähigkeiten.

Eine Prüfung der folgenden Formen:

Klausur, 90-120 Minuten

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

Mündliche Prüfung, 30-45 Minuten

SoSe