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Detailinformationen zum Modul

Modulbezeichnung:

More Data, more Insights? Moderne Data-Science-Methoden aus transdisziplinärer Perspektive

Modulbezeichnung (englisch):

More Data, more Insights? Modern Data Science Methods from a transdisciplinary Perspective

Modulnummer:

82-000-SPDis01-DS-H-0423

Niveau:

Bachelor (UNI)

Geberstudiengang:

Studium.Pro

Typ:

Modul

Federführende Fakultät/Sprachenzentrum:

Mathematisch-Geographische Fakultät

Modulverantwortliche/r:

Stöger, Dominik

Prüfende:

Leistungspunkte (ECTS-Punkte):

Kompetenzen:

- Die Studierenden lernen moderne Data-Science-Methoden kennen, die in
verschiedenen Fachdisziplinen (z.B. Journalistik, Mathematik, Psychologie,
Sprachwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften) derzeit zur Analyse großer
Datenmengen verwendet werden.
- Die Studierenden können geeignete und ungeeignete Anwendungsfälle für die
vorgestellten Data-Science-Methoden identifizieren und kritisch reflektieren.
- Die Studierenden sind in der Lage auf Basis von Data-Science-Methoden aus Daten
Handlungsempfehlungen abzuleiten.
- Die Studierenden entwickeln ein übergreifendes Verständnis der Möglichkeiten und
Grenzen moderner Methoden zur Analyse großer Datenmengen und kennen die
unterschiedlichen Perspektiven der vorgestellten Fachdisziplinen.
- Im Rahmen des begleitenden Seminars erwerben die Studierenden anhand einer
Programmiersprache (z.B. Python oder R) erste Grundkenntnisse im Programmieren.

Inhalte/Themen:

Anhand ausgewählter Beispiele werden moderne Data-Science-Methoden verschiedener Fachdisziplinen im Umgang mit großen Datenmengen thematisiert. Dabei wird unter anderem auf verschiedene Arten von Daten (z.B. wirtschaftswissenschaftliche Daten, Text as Data, Verhaltensdaten, Eye-Tracking-Daten), deren Modellierung und Ziele der Datenanalyse Bezug genommen. Im Rahmen des begleitenden Seminars lernen die Studierenden die Grundlagen der Datenverarbeitung und des Programmierens anhand einer Beispielprogrammiersprache kennen.

Formale Voraussetzungen für die Teilnahme:

keine

Empfohlene Voraussetzungen:

Lehr- und Lernformen/Lehrveranstaltungstypen:

1 Vorlesung (1 SWS)
1 Übung (2 SWS)

Voraussetzungen für die Vergabe von ECTS-Punkten:

Erfolgreicher, mindestens mit ausreichend bewerteter Leistungsnachweis:
Klausur oder Portfolio

Zeitaufwand/Verteilung der ECTS-Punkte innerhalb des Moduls:

Regelmäßige Teilnahme oder Selbststudium: 1,5 ECTS-Punkte/ 45h
Vor- und Nachbereitung der Inhalte der Veranstaltung(en): 2 ECTS-Punkte/ 60h
Vorbereitung und Durchführung des Leistungsnachweises: 1,5 ECTS-Punkte/ 45h

Modulnote:

Leistungsnachweis 1/1

Lehr- und Lernmethode:

Polyvalenz mit anderen Studiengängen/Hinweise zur Zugänglichkeit:

Alle Bachelor- und Masterstudiengänge der KU

Polyvalenz auf Veranstaltungsebenen:
Gebermodul der Veranstaltungen für das Modul „More data, more insights? Ein vertiefter Einblick in moderne Data-Science-Methoden aus transdisziplinärer Perspektive“ 88-000-SPDis102-DS

Turnus des Angebots:

Beteiligte Fachgebiete:

Bemerkung: