Modul Trends in Data Science
(Trends in Data Science )
| Modul: | 335115 Trends in Data Science (Wahlpflichtmodul im Hauptstudium) |
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| Modulverantwortlicher: | Prof. Dr. Hendrik Meth |
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ECTS-min./max.:
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5 / 5 |
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Workload:
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5 ECTS = 150 Stunden - Vorlesung 21h, Übung 21h, Vor/Nacharbeit Vorlesung & Klausurvorbereitung 108h |
| Modulprüfung: |
KMP |
| Kompetenzprofil |
| Lernergebnisse: | Studierende vertiefen Methoden, Algorithmen und Konzepte im Bereich Data Science. Diese werden zusätzlich mit aktuellen Tools im Rahmen von Übungen selbständig erprobt.
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| Weitere Angaben einblenden
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Ausbildungsziele des Moduls: ?
- Theoretische Grundlagen (modulspezifisch oder modulübergreifend): grundlegende theoretische Sachverhalte einer (Fach-)Disziplin
- Analyse: Methoden zur Erhebung relevanter Informationen, Identifikation ursächlicher Prozesse und fachadäquater Dokumentation von Zusammenhängen
- Konzeption: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur systematischen Erstellung von Zuständen, Systemen oder Produkten (aufbauend auf Erfahrung und Analyse)
- Realisierung: Vermittlung von fachspezifischen Fähigkeiten und Methoden zur operativen Umsetzung des angestrebten Zustands, Systems oder Produkts (aufbauend auf Analyse und Konzeption)
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| Theoretische Grundlagen | 50 % |
| Analyse | 0 % |
| Konzeption | 0 % |
| Realisierung | 50 % |
| Klassifikation der Lernergebnisse nach kognitiven Stufen/Schlüsselkompetenzen |
| Fachkompetenzen (Wissen und Fertigkeiten): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, Aufgaben und Problemstellungen fachlich angemessen und methodengeleitet zu bearbeiten
- Stufe 1: Relevantes Wissen aus dem Gedächtnis abrufen
- Stufe 2: Bedeutung von Wissen erkennen, Gelerntes in neuen Situationen anwenden
- Stufe 3: Material in seine konstituierenden Teile gliedern und seine Struktur bestimmen; Urteile auf der Basis von Kriterien und Standards fällen
- Stufe 4: Elemente zu einem neuen, kohärenten, funktionierenden Ganzen zusammenführen
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| Stufe 1: wiedererkennen & wiedergeben |  |
| Stufe 2: verstehen & anwenden |  |
| Stufe 3: vergleichen & bewerten | |
| Stufe 4: verknüpfen, vertiefen & entwickeln | |
| Hinweis: Die Stufen bauen aufeinander auf und schließen die jeweils vorigen mit ein. In der Regel stehen Basismodule auf den niederen, weiterführende Module auf den höheren Stufen. |
| Personale Kompetenzen (Sozialkompetenz und Selbständigkeit): ?
Fähigkeit und Bereitschaft, das eigene Leben eigenständig und verantwortlich zu gestalten
- Kommunikation: Austausch von Informationen zwischen Personen, in Gruppen und Organisationen.
- Teamfähigkeit: Innerhalb einer Gruppe zur Erreichung von Zielen zu kooperieren
- Reflexion: Aus Erfahrungen zu lernen, kritisch zu denken und zu handeln
- Eigenständigkeit: Ohne fremde Hilfe zu handeln;
Verantwortung: Selbstgesteuert zur Gestaltung von Prozessen beizutragen
Diese Elemente müssen im Modul unter Anleitung reflektiert werden.
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| Kommunikation | |
| Teamfähigkeit | |
| Reflexion | |
| Eigenständigkeit & Verantwortung | |
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| Voraussetzung für dieses Modul: |
-
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| Dieses Modul ist Voraussetzung für: | - |
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beinhaltet folgende Lehrveranstaltung(-en):
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| EDV-Nr |
Lehrveranstaltung |
Art |
SWS |
ECTS |
Prüfungsform |
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| 335115a |
Trends in Data Science |
- |
4 |
5 |
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* kennzeichnet Prüfungsvorleistungen
