Modulbeschreibung
Data Analytics
Kurzzeichen:
M_InfSys
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
4
Leitidee:
- Ausgewählte Themen von Informationssystem- und Datenbanksystem-Anwendungen kennen und die entsprechenden Werkzeuge anwenden können.
Modulverantwortung:
Prof. Keller Stefan F.
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona
Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Informatik Retro STD_14_UG(Empfohlenes Semester: 6)Kategorie:Grundlagen Informatik und Aufbau Informatik (I-gai)
Wahl-Modul für Application Design - Cloud Solutions STD_14 (PF)
Wahlpflicht-Modul für Data Engineering & Machine Intelligence STD_14 (PF)Kategorie:Kernmodule Informatik Profile (I-KMP)
Wahl-Modul für Generalist STD_14 (PF)
Wahlpflicht-Modul für Informatik STD_14(Empfohlenes Semester: 6)Kategorien:Aufbau (I_Auf), Informatik (I_Inf)
Wahl-Modul für Data Science STD_14 (PF)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6
Leistungsnachweise und deren Gewichtung
Modulschlussprüfung:
Schriftliche Prüfung, 120 Minuten
Inhalte
Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):
- Sie kennen Geodatentypen und die Anwendungen und Prinzipien von Geoinformationssystemen
- 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. Sie können die SQL-Funktionen für die Abfragen von DW-Datenbanken erstellen.
- Sie kennen den Data-Mining (DM) Prozess und verschiedene DM-Anwendungen. Sie kennen die Eigenschaften der wichtigsten Algorithmen für die Klassifikation, die Segmentierung und für die Warenkorbanalyse und können diese an einfacheren Szenarien anwenden
- Sie kennen die Grundlagen von Information Retrieval und kennen die wichtigsten Prinzipien, Methoden und Technologien der Volltextsuche.
- Sie können die Master Data Management und Information Integration Patterns erklären, miteinander vergleichen und zur Lösung von Entwurfsproblemen beim Bau von Informationssystemen anwenden.
Modul- und Lerninhalt:
- Geodatenbank- und Geoinformationssysteme
- Data Warehouses und Online Analytical Processing
- Data Mining / Data Analysis
- Volltextsuche (Information Retrieval)
- Stammdatenverwaltung (Master Data Management)
- Infomation Integration Patterns: Data Consolidation, Data Virtualization, Messaging, Extract-Transform-Load