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TU Berlin

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Introduction to Engineering Data Analytics with R

Lupe

Aufgrund der aktuellen Situation erfolgt die Durchführung der Vorlesung online

Wegen der Umstellung auf Onlinelehre kann es zu Änderungen im Ablauf der üblichen Vorlesungsstruktur kommen.

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. 

Inhalte

Die Inhalte der einzelnen Vorlesungen gliedern sich wie folgt:

VL01 - Introduction to Quality Data & Engineering with R

VL02 - Importing Data I

VL03 - Importing Data II

VL04 - Tidy Data

VL05 - Transform Data

VL06 - Joining Data

VL07 - Programing in R

VL08 - Introduction to Shiny

VL09 - Visualize Data with ggplot2

VL10 - Visualize Data with plotly

VL11 - Model Data 

VL12 - Model Data / Machine Learning

VL13 - Shiny Advanced

VL14 - Combine Shiny with HTML & CSS & Java Script

VL15 - Dashboard & Casestudy

 

 

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

Lernziele

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.

Struktur

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

Zielgruppe

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

Weitere Studiengänge sind herzlich willkommen!

Wünschenswerte Voraussetzungen

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.

Bewertung

Die Prüfungsform für dieses Modul ist eine Portfolioprüfung.

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

Punktevergabe
Teilleistungen
Punkte
Bearbeitung der Online-Kurse
40 von 100
Bearbeitung und Dokumentation der Case-Study
60 von 100

Anmeldung

Dieser Kurs ist nur zur Anmeldung! In diesem Kurs wird nur die erste Vorlesung verfügbar sein. Aufgrund der Zulassungsbeschränkung auf 300 Studierende bitten wir Sie, bis zum 22.10.2021 an der untenstehenden Umfrage teilzunehmen. Bitte geben Sie den Studiengang und die Modulgruppe (Pflichtmodul, Wahlpflichtmodul, ...) an, in die das Modul integriert werden soll. Falsche Angaben führen zum Ausschluss vom Modul. Die Zulassung richtet sich nach der allgemeinen Studienordnung §36.

Am 25.10.2021 erhalten Sie per E-Mail einen Bescheid, ob Sie in den Kurs eingeschrieben werden können. Bitte sehen Sie von einer individuellen Anfrage zu Ihren Aussichten auf eine Einschreibung ab.

Termine

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

Anmeldefristen
Anmeldung zur Vorlesung
Anmeldung per Email notwendig
Anmeldung zum Modul
innerhalb der ersten 6  Wochen
Vorlesung
Vorlesungszeitraum: 
15.10.2021 - 04.02.2022
Raum & Zeit:
Digitale Lehre, Freitags 10:00 - 12:00 Uhr
Abgabe der Dokumentation der Case-Study
Abgabedatum:
20.03.20222                     
Abgabe der Datacamp Kurse
Abgabedatum:
 14.01.2022                     

 

 

 

Kontakt und Feedback

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.

Sprechstunden

Während des Semesters vom 25.10.2021 bis 24.01.2022:

Montags von 14 bis 15 Uhr über Zoom

 

Meeting-ID: 650 6677 8028

Kenncode: 093752

Zusatzinformationen / Extras

Quick Access:

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe

Verantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Roland Jochem
Leiter des Fachgebiets
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institute für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb IWF
Faculty V
sec. PTZ 3
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
fon: +49 (0) 30 / 314 22005
fax: +49 (0) 30 / 314 79685

Ansprechpartner

Ingo Dietz von Bayer, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institute für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb
Faculty V
sec. PTZ 3
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Room 433
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
+49 (0) 30 / 314 73582