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#61041 / #2

SS 2017 - WS 2018/19

English

Data Engineering

6

Hartmann, Timo

Benotet

Portfolioprüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät VI

Institut für Bauingenieurwesen

36312400 FG Systemtechnik baulicher Anlagen

Bauingenieurwesen

Kontakt


Keine Angabe

Hartmann, Timo

timo.hartmann@tu-berlin.de

Lernergebnisse

More and more data is becoming available in the area of civil engineering that engineers need to make sense of and integrate in their design work ranging from sensor based measurements of infrastrutcure and buildings, to measurements of the environment (weather, water flows), to openly available geographic data. Lately civil engineers even have started to analyse sentiment data users have left on social media platforms such as Facebook or Twitter about their experience while using civil structures. Data engineering is the art of asking the right questions on any of these given datasets whether small or large. The goal of this module is to provide students the basic skills to answer these questions. The module will teach basic data mining and machine learning techniques, both semantical and numerical. The module will also provide insights in data visualization techniques. Students will apply all methods and techniques on a number of data sets from the civil engineering domain using the statistical data analysis software R.

Lehrinhalte

The module will teach the following methods: - data mining patterns and sequences - semantic text mining - regression analysis - correlation - clustering - Bayesian classification - decision trees and rule based classification - black-box methods - neural networks and support vector machines - data visualization: plotting and 3D

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Data EngineeringVL3631 L 9034SoSeen2
Data EngineeringPJ 3631 L 9035SoSeen2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Data Engineering (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)

Data Engineering (PJ):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Project work (weekly)15.06.0h90.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

- Read and comment on selected texts to acquire the fundamental knowledge about data engineering techniques - Reflection and discussion of the techniques based on the texts; practice and application examples during lectures - Project work: application of the techniques on a number of selected data sets from the civil engineering domain

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Systemtechnik I or a similar module teaching an introduction to stochastic Basic programming knowledge (for example from Bauinformatik)

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
comments on literature40schriftlichca. 10 texts
data engineering project assignments60praktischca. 6 assignments of aroun 1200 words

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 5: Fak III (1)«

Gesamtpunktzahl1.01.31.72.02.32.73.03.33.74.0
100.0pt95.0pt92.0pt89.0pt86.0pt83.0pt80.0pt77.0pt74.0pt71.0pt68.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

comments on literature 40 points data engineering project assignments (weekly) 60 points

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

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Qispos

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
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe