Data Science: Techniken, Theorien und ethische Herausforderungen beim Umgang mit Daten

M.Sc.
B.Sc.

Art

Seminar

SWS

2

Zeitpunkt

Sommer 2022

Dies ist ein gemeinsames Seminar mit der HU-Berlin

Data Science: Techniken, Theorien und ethische Herausforderungen beim Umgang mit Daten LSWI

Termine

Seminar (Start: 21.04.2022)

Donnerstags

09:00 - 11:00 Uhr

online via Zoom

Keine Termine

05.05. | 19.05. | 26.05. | 09.06. | 23.06,

Anmeldung

Eine Anmeldung ist über das Lehrportal des Bereichs Wirtschaftsinformatik und Digitale Gesellschaft und auch in Puls vorzunehmen! Bitte beachten: Aufgrund der großen Anfrage wird die Anzahl auf 50 TeilnehmerInnen begrenzt! Der Zoom-Link wird nach erfolgreicher Anmeldung im Lehrportal via E-Mail verteilt.

Anmeldung Lehrportal Anmeldung Puls

Moodlekurs

Leistungsanforderung

Um einen Seminarschein zu erwerben, ist eine der folgenden zwei Voraussetzungen nach Wahl zu erfüllen: 

  1. Erstellung eines Onlinekurses (15-20 Minuten Dauer) und eines kurzen Lehrkonzepts dazu zu dem gewählten Thema. Umsetzung im Moodle.
  2. Alternativ ist die Anfertigung einer schriftliche Hausarbeit im Umfang von ca. 15 Seiten möglich, deren Ergebnisse in Form eines Vortrags zu präsentieren sind (ca. 20 Minuten Vortrag, 10 Minuten Diskussion).

Anrechnung

  • Betriebswirtschaftslehre: Master (M.FS.BWL110, M.FS.BWL120)
  • Wirtschaftinformatik: Bachelor (BVMWI100, BVMWI200, BVMWI300); Master (M.WI.15, M.WI.16, M.WI.34, M.WI.72; Immatrikulation ab WS 17/18 - MWI210, MWI341, MWI361, MWI370, MSMPUV200)
  • Informatik/ Computational Science: Master - Seminar im Bereich der angewandten Informatik
  • HPI (IT-Systems Engineering): Master - Seminar im Bereich der angewandten Informatik

Dies sind Hauptzielgruppen, ggf. existieren weitere Anrechnungsmöglichkeiten - bitte sprechen Sie Ihre Studienfachberatung an.

Inhalt und Teilnahme

Inhalt
Ziel unseres Seminar ist es, sowohl inhaltliches Wissen zu vermitteln als auch digitale und Medienkompetenzen bei Studierenden aufzubauen. Im Rahmen der Veranstaltung bearbeiten Studierende ein wissenschaftliches Thema aus dem Themenkomplex Data Science (Beispielthemen werden bei der ersten Sitzung vorgeschlagen, eigene Themen sind willkommen). Weiterhin nehmen die Studierenden an Mikro-Lerneinheiten teil, die in vorherigen Seminaren von Studierenden erstellt wurden. So erwerben sie die Kompetenz zur kritischen Auseinandersetzung mit bereits bestehenden Kursen. Anschließend haben die Studierenden die Möglichkeit, selbst den Wissenstransfer für ein wissenschaftliches Thema durchzuführen. Das von ihnen gewählte Thema wird in einen neuen Onlinekurs überführt und technisch umgesetzt. Das Seminar wird durch eine Einführung in Moodle / H5P und einer Auswahl datengetriebener Verfahren begleitet, um Studierenden den (technischen) Einstieg zu vereinfachen und Grundlagen für automatisierte Auswertungen zu vermitteln. Die Erbringung des Leistungsnachweises setzt eine aktive Teilnahme im Seminar voraus.

Teilnahme
Beim Seminar handelt es sich um ein synchrones Format. Studierende müssen nicht bei allen Terminen dabei sein, es wird jedoch keine Aufzeichnung geben, um den Studierenden einen möglichst freien Raum zu bieten. Grundsätzlich lebt ein Seminar von der aktiven Teilnahme der Studierenden. Wir arbeiten mit einem Punktesystem und jede/r Studierende muss eine minimale Menge an Punkten gesammelt haben, damit der eigene Kurs erstellt werden kann (manche Aufgaben funktionieren nur synchron). Das dient letztendlich der Vorbereitung. Grundsätzlich halten wir die Anzahl der Termine minimal, sodass nicht in jeder Woche eine Veranstaltung stattfindet und es gibt auch Alternativaufgaben, falls man bei einem Termin ausfällt.

Ansprechpartner