Aufgrund der aktuellen Situation erfolgt die Durchführung der Vorlesung online

Kurzform: IDA

Big Data gehört derzeit wohl zu den wichtigsten Themengebieten in Wissenschaft und Forschung. Die Aufbereitung, Verarbeitung und Analyse von großen und inhomogenen Datenmengen aus vielfältigen Datenquellen spielt zunehmend eine immer größer werdende Rolle im alltäglichen Leben eines Ingenieurs. Die Fähigkeit diese gigantischen Datenmengen zu filtern und aufzubereiten, die geforderten Analysen durchzuführen und die gewonnenen Erkenntnisse entsprechend zu dokumentieren sind heute Grundvoraussetzungen für einen erfolgreichen Ingenieur. Im Modul "Introduction to Engineering Data Analytics with R" wird der Datenanalyseprozess vom Datenimport bis zur fertigen Dokumentation anhand von Beispielen mit der Programmiersprache R in der Entwicklungsumgebung RStudio durchgeführt. 

Vorlesungs-/Übungsfolien, begleitende Unterlagen und weiterführende Links werden auf der ISIS2-Plattform bereitgestellt.

Zur Einarbeitung in die Programmierung mit R verwenden die Studenten die interaktiven Onlinetutorien, die dem Lehrstuhl von DataCamp zur Verfügung gestellt werden. 
Weitere Informationen zu DataCamp erhalten Sie unter dem folgenden Link: DataCamp

Teilnehmende sind nach Abschluss des Kurses in der Lage selbstständig Datenanalysen in der Programmiersprache R in der Entwicklungsumgebung RStudio unter Anwendung von statistischen Methoden durchzuführen, die Ergebnisse zu interpretieren und zu dokumentieren. Des Weiteren sind die Studierenden in der Lage, erarbeitete Projektergebnisse aufzubereiten und unter praxisnahen Bedingungen zu präsentieren und zu verteidigen.

Das Modul besteht aus einer wöchentlichen Vorlesung und der Bearbeitung von Onlinekursen.

Zulassungsbeschränkung: Die Teilnehmerzahl ist auf 300 Studierende begrenzt.

Näheres zum Anmeldeverfahren entnehmen Sie bitte dem Abschnitt "Anmeldung". 
ECTS-Anzahl: 6

Informationstechnik im Maschinenwesen (B. Sc.), Maschinenbau (B. Sc.), Physikalische Ingenieurwissenschaften (B. Sc.), Verkehrswesen (B. Sc.) ,Wirtschaftsingenieurwesen (B. Sc.).

Weitere Studiengänge sind herzlich willkommen!

Grundlegende Kenntnisse in einer Statistiksoftware (R oder Python), sowie Basiskenntnisse Mathematik und Wahrscheinlichkeitsrechnung (jeweils Abiturwissen) sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich.

Zur Bearbeitung der Case Study wird ein Computer mit mindestens 8 GB RAM benötigt.

Die Prüfungsform für dieses Modul ist eine Portfolioprüfung.

Dazu müssen die unten aufgeführten Teilleistungen mit entsprechender Gewichtung absolviert werden.

Durch die Zulassungsbeschränkung auf 300 Studierende ist eine Anmeldung per E-Mail bis zum 04.11.2020 an robert.trevino@tu-berlin.de notwendig. Geben Sie dabei den Studiengang und die Modulgruppe (Pflichtmodul, Wahlpflichtmodul, ...)an, in der das Modul eingebracht werden soll. Falschangaben führen zum Ausschluss vom Modul.

Die Studierenden bekommen dann vor Beginn der Veranstaltung am Freitag den 06.11.2020 das Zugangspasswort zum ISIS-Kurs. 

Die Prüfungsanmeldung für das gesamte Modul erfolgt über QISPOS.

Ist eine QISPOS-Anmeldung nicht möglich, (Gründe: u. a. Diplom, Freies Wahlmodul, Zusatzmodul) muss eine fristgerechte Anmeldung über das Prüfungsamt erfolgen.

Beachten Sie die übliche 6-wöchige Anmeldefrist für Portfolioprüfungen.

Nicht fristgerechte Anmeldungen führen zum Ausschluss vom Modul. 

Das Modul in deutscher Sprache findet turnusmäßig nur im Wintersemester statt.

Fragen sind bitte über das jeweilige ISIS2-Forum zu stellen oder im FAQ einzusehen.
In Ausnahmefällen können Anfragen direkt an den jeweiligen Ansprechpartner via Mail (Kontaktformular) gestellt werden. Eine telefonische Rücksprache ist ausschließlich zu Sprechstundenzeiten möglich.

Für Anregungen verwenden Sie bitte die Feedbackfunktion unseres Fachgebiets.

Im laufenden Semester nach Vereinbarung. Während der Bearbeitungszeit der Case Study werden feste Sprechstunden angeboten. Eine Vorbereitung der Studierenden auf die Sprechstunden ist obligatorisch.