Moses - Data Science Project

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Modul / Version
#40693 / #5

Gültigkeit
Seit SoSe 2021

Verfügbare Sprache(n)
Deutsch

Titel des Moduls
Data Science Project

Leistungspunkte
9

Modulverantwortliche*r
Albayrak, Sahin

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Wirtschaftsinformatik und Quantitative Methoden

Fachgebiet
34361200 FG Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation (AOT)

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
TEL 14

Ansprechpartner*in
Lommatzsch, Andreas

E-Mail-Adresse
andreas.lommatzsch@tu-berlin.de

Webseite

http://www.aot.tu-berlin.de

Lernergebnisse

Absolventen des Moduls haben praktische Erfahrungen im Umgang mit komplexen Data Science Problemen erlangt. Sie sind in der Lage, wissenschaftliche Fragestellungen zu formulieren und diese systematisch anhand von empirischen Evaluationen auf Datensätzen zu validieren. Absolventen können die Ergebnisse der Untersuchung nach wissenschaftlichen Standards ausformulieren und präsentieren. Sie sind befähigt eigenständige Forschungsansätze zu verfolgen und fremde wissenschaftliche Texte zu kritisieren.

Lehrinhalte

In diesem Kurs wird ein Data Science Problem aus wissenschaftlicher oder industrieller Domäne praxisorientiert bearbeitet. Ziel des Projektes ist es, eine wissenschaftliche Fragestellung zu formulieren und zu validieren. Dazu werden eigene Ansätze zur Lösung des Problems entwickelt und implementiert. Der Lösungsansatz und die Ergebnisse der Validierung werden in einem wissenschaftlichen Bericht festgehalten und im Rahmen eines Vortrags präsentiert. Studierende beschäftigen sich insbesondere mit den folgenden Themen: - Machine Learning - Feature Extraction - Deep Learning - Data Preprocessing - Model Evaluation - Machine Learning Libraries - Wissenschaftliches Schreiben

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
Data Science Project	PJ	0435 L 773	SoSe	en	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Data Science Project (PJ):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Design, Implementierung & Evaluation	15.0	6.0h	90.0h
Präsenzzeit	15.0	6.0h	90.0h
Vor/Nachbereitung	15.0	6.0h	90.0h
			270.0h(~9 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 270.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 9 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Projektarbeit in Kleingruppen, Meilensteinplanung, Präsentationen, Projektbericht

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Inhaltlich werden Kenntnisse in Data Science vorausgesetzt.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Ergebnisprüfung) Projektbericht	30	schriftlich	> 10 Seiten
(Ergebnisprüfung) Projektergebnisse	50	praktisch	13 Wochen
(Lernprozessprüfung) Meilensteinpräsentationen	20	mündlich	3 x 20 Minuten

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	95.0pt	90.0pt	85.0pt	80.0pt	75.0pt	70.0pt	65.0pt	60.0pt	55.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Gesamtnote gemäß § 47 (2) AllgStuPO wird nach dem Notenschlüssel 2 der Fakultät IV ermittelt.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 20.

Anmeldeformalitäten

Qispos oder Prüfungsamt und zusätzlich durch Registrierung auf der ISIS-Kursseite.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Zusätzliche Informationen:
Lehrmaterial wird auf der ISIS-Seite bereitgestellt.

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)	1	28	SoSe 2021	SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)	1	37	SoSe 2021	SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)	1	23	SoSe 2021	SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)	1	19	SoSe 2021	SoSe 2025
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)	1	9	SoSe 2021	SoSe 2025

Sonstiges

Keine Angabe