MODULBESCHREIBUNG

Data Analytics

Kurzzeichen:
M_DatAna
Durchführungszeitraum:
FS/20-FS/21
ECTS-Punkte:
4
Lernziele:

Ausgewählte Themen von Informationssystem- und Datenbanksystem-Anwendungen kennen und die entsprechenden Werkzeuge anwenden können.

Verantwortliche Person:
Keller Stefan F.
Empfohlene Module:
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
keine
Skriptablage:
Modultyp:
Standard-Modul für Elektrotechnik STD_14(Keine Semester Empfehlung)
Standard-Modul für Informatik STD_05(Empfohlenes Semester: 5)
Standard-Modul für Informatik STD_11(Empfohlenes Semester: 6)
Standard-Modul für Informatik STD_14(Empfohlenes Semester: 6)

ECTS-Punkte pro Kategorie

Kategorie:
Technik / 4 Punkte
Aufbau Informatik / 4 Punkte
Aufbau Informatik / 4 Punkte
Grundlagen Informatik und Aufbau Informatik / 4 Punkte
Kernmodule Informatik Profile / 4 Punkte

Modulbewertung

Bewertungsart:
Note von 1 - 6

Leistungsbewertung

Während der Prüfungssession:
Schriftliche Prüfung, 120 Minuten

Kurse in diesem Modul

Data Analytics

Kurzzeichen:
DatAna
Lernziele:
  • Sie kennen die Anwendungen und Strukturen von Online Analytical Processing (OLAP) Systemen. Sie können die einschlägigen Patterns für den Entwurf von Data Warehouse (DW) Datenbanken anwenden und Sie kennen die entsprechenden SQL-Funktionen.
  • Sie kennen Werkzeuge und Funktionen zur Datenintegration.
  • Sie kennen Verteilte Datenbanksysteme (Big Data).
  • Sie kennen Anwendungen und Prinzipien der räumlichen Datenanalyse (Spatial Data Analytics).
  • Sie kennen Grundlagen von Data Analytics (Data Mining) und entsprechende Anwendungen. Sie kennen die wichtigsten Algorithmen für die Klassifikation, die Segmentierung und für die Warenkorbanalyse.
Plan und Lerninhalt:
  • Data Warehouses und OLAP.
  • Datenintegration, Extract-Transform-Load.
  • Verteilte Datenbanksysteme (Big Data).
  • Spatial Data Analytics.
  • Data Analytics-Grundlagen.
  • Machine Learning-Lösungen im produktiven Einsatz.
Kursart:

(Durchführung gemäss Stundenplan)

Uebung mit 2 Lektionen pro Woche
   - Max. Teilnehmer: 18
   - Harte Grenze: ja
Vorlesung mit 2 Lektionen pro Woche
   - Max. Teilnehmer: 126
   - Harte Grenze: ja