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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Introduction to Engineering Data Analytics with R

Lupe

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 nicht 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.

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

Die Anmeldung 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.

Termine

Das Modul findet turnusmäßig nur im Wintersemester statt.

Anmeldefristen
Anmeldung zur Vorlesung
keine Anmeldung notwendig
Anmeldung zum Modul
innerhalb der ersten 6  Wochen

Hinweis: Die fristgemäße Anmeldung zur Teilnahme an den Gruppenpräsentationen erfolgt auf der ISIS2-Plattform und ist obligatorisch zur Teilnahme am Modul.

Vorlesung
Vorlesungszeitraum: 
18.10.2018 - 07.02.2019
Raum & Zeit:
PTZ 001, Donnerstag 10.00-12.00 Uhr
Abgabe der Dokumentation der Case-Study
Abgabedatum:  
31.03.2019                                

 

 

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

 Nach Vereinbarung.

Zusatzinformationen / Extras

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Verantwortlicher

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

Ansprechpartner

Robert Trevino, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Fachgebiet Qualitätswissenschaft
Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb
Fakultät V
Sekr. PTZ3
Produktionstechnisches Zentrum (PTZ)
Raum 431
Pascalstr. 8-9
10587 Berlin
+49 (0)30 / 314 21083