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RDSEM - Seminar on Responsible Data Engineering

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#41224 / #1

Seit WiSe 2024/25

Deutsch, Englisch

RDSEM - Seminar on Responsible Data Engineering

3

Schelter, Sebastian

Benotet

Portfolioprüfung

Englisch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34353500 FG Management von Data Science-Prozessen (BIFOLD)

Keine Angabe

Kontakt


Keine Angabe

Schelter, Sebastian

schelter@tu-berlin.de

https://deem.berlin/#teaching

Lernergebnisse

In diesem Seminar lernen die Studierenden: (a) wissenschaftliche Arbeiten aus der Literatur zu verantwortungsvollem Datenmanagement und verantwortungsvoller Datenwissenschaft kritisch zu lesen und zu interpretieren (b) einen guten wissenschaftlichen Vortrag zu halten, der technisch präzise, ​​auf die relevanten Themen konzentriert und zudem unterhaltsam ist (c) eine wissenschaftliche Uebersicht auf der Grundlage von Artikeln aus verschiedenen Quellen zu verfassen Darüber hinaus lernen die Studierenden den Stand der Technik und aktuelle Forschungsthemen im Bereich Responsible Data Science und Datenmanagement kennen.

Lehrinhalte

Den Studierenden wird zunächst ein Forschungspapier zugeteilt (das als Primärquelle und Ausgangspunkt dient). Anschließend führen die Studierenden eine eigene Literaturrecherche durch, um verwandte/ergänzende Materialien (aus verschiedenen Quellen wie Büchern, Konferenzpapieren und Zeitschriften) zu identifizieren. Repräsentative Quellen sind Konferenzen wie VLDB, SIGMOD, ICDE, FACT* und CIDR sowie Journals wie ACM Transactions on Database Systems oder das VLDB Journal.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Responsible Data EngineeringSEMWiSeen2
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Responsible Data Engineering (SEM):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 90.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 3 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

In der Anfangsphase dieses Kurses hören die Studierenden Präsentationen darüber, wie man wissenschaftliche Arbeiten liest, wie man eine gute Präsentation hält und wie man hochwertige wissenschaftliche/technische Berichte schreibt. Als Primärliteratur erhalten die Studierenden zusätzlich ein primaeres Forschungspapier. Anschließend sollen sie zur Recherche eines ihnen im Seminar gestellten Themas Sekundärquellen finden und nutzen, die über die bereitgestellte Primärliteratur hinausgehen. Neben herkömmlichen Quellen wie dem Internet müssen sie auch Forschungszeitschriften und Artikel nutzen, die auf wichtigen Konferenzen in den Bereichen verantwortungsvolles Datenmanagement und verantwortungsvolle Datenwissenschaft veröffentlicht wurden. Sie halten einen Vortrag zu ihrem Thema und fuehren anschließend eine Diskussion mit allen Seminarteilnehmern. Einzelheiten können variieren und werden im jeweiligen Semester bekannt gegeben.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Dieser Kurs richtet sich an Masterstudierende im dritten Semester mit dem Schwerpunkt Datenbanksysteme und Informationsmanagement. Wünschenswerte Voraussetzungen sind unter anderem folgende: (a) erfolgreicher Abschluss des Kurses Datenbanktechnologie (DBT) der TU Berlin oder eines gleichwertigen Kurses, (b) erfolgreicher Abschluss eines Kurses zu den Grundlagen des Maschinellen Lernens und/oder Data Science (c) gute Kenntnisse der englischen Sprache in Wort und Schrift. Idealerweise sollte dieses Seminar im Semester vor Beginn der Masterarbeit belegt werden.

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

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
(Ergebnispruefung) Praesentation im Seminar30mündlich20-30min
(Ergebnispruefung) Diskussion von Seminarinhalten20mündlich5min pro Praesentation
(Ergebnispruefung) Schriftlicher Seminarbericht50schriftlich4-6 Seiten

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 2: Fak IV (2)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt95.0pt90.0pt85.0pt80.0pt75.0pt70.0pt65.0pt60.0pt55.0pt50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Gesamtnote gemäß § 68 (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:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 8.

Anmeldeformalitäten

Zum Besuch der Lehrveranstaltung ist eine Zulassung erforderlich. Bitte informieren Sie sich vor Beginn der Vorlesungszeit auf https://deem.berlin/#teaching , um nähere Informationen zum Anmeldeprozess zu erhalten.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)116WiSe 2024/25SoSe 2026
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)120WiSe 2024/25SoSe 2026
Elektrotechnik (M. Sc.)112WiSe 2024/25SoSe 2026
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)18WiSe 2024/25SoSe 2026
Keine Angabe

Sonstiges

Keine Angabe