Data Engineering

Winter
 
(engl. Data Engineering
)
Modulnummer: FIN-INF-999700
Kürzel
CP
5
Semester
Winter
Fachsem.
Dauer
1 Semester
Sprache
deutsch
Niveau
Bachelor
Link zum LSF:
 LSF
Zugang beschränkt:
Verantwortung:
Andreas Nürnberger, Gunter Saake, Myra Spiliopoulou
Dozent:in:
Andreas Nürnberger, Gunter Saake, Myra Spiliopoulou
Lehrveranstaltungen:
Vorlesung Data Engineering
Übung Data Engineering
Verwendbarkeit:
Angestrebte Lernergebnisse:
Befähigung unstrukturierte Daten durch Datenvorverarbeitung in ein Format zu bringen, das für weitere Auswertung wie zum Beispiel maschinelles Lernen geeignet ist.
Studierende sollen die Datenaufbereitung praktisch umsetzen sowie einfache Analysen durchführen können.
Umgang mit wissenschaftlichen Inhalten und Software Libraries auf Englisch
Inhalt:
Teil 1: Datenbanken
ER Modellierung und Tabellen
SQL Grundlagen
SQL Aggregationen
Alternative Datenbanksysteme
Teil 2: Datenzugriffe
Anfragearten
Datenstrukturen für verschieden Anfragearten
Aggregationen in Python
Teil 3: Statistische Datenbetrachtung
Datenmengen & Zeitreihen
Statistisches Testen
Datenreinigung, -normalisierung und -transformationen
Missingness & Rauschen
Reduzierung des Dimensionsraums
Arbeitsaufwand:
150 h = 54 h Präsenszeit und 96 h Selbststudium
Prüfungsvorleistungen:
Studien-/Prüfungsleistungen:
Lehrform / SWS:
Keine
Klausur (120 min.)
Vorlesung (2 SWS)
Übung (2 SWS)
Voraussetzungen nach Prüfungsordnung:
Empfohlene Voraussetzungen:
keine
Medienformen:
Literatur:
Hinweise:
Verwendbarkeit des Moduls im B.Sc. AI Engineering