Universität Wien

040309 VU Doing Data Science (MA) (2024S)

6.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

The course language is English.

Only students who signed up for the class in univis/u:space are allowed to take the class (that means, that you have to at least be on the waiting list if you want to take this class). No exceptions possible.
Moodle

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 80 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 05.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 07.03. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 14.03. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 19.03. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 21.03. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 09.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 11.04. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 16.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 18.04. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 23.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 25.04. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 30.04. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 02.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 07.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 14.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 16.05. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
    Seminarraum 9, Kolingasse 14-16, OG01
  • Dienstag 21.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 23.05. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 28.05. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 04.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 06.06. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 11.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 13.06. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 18.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Donnerstag 20.06. 13:15 - 16:30 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00
  • Dienstag 25.06. 13:15 - 14:45 Seminarraum 5, Kolingasse 14-16, EG00

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Dieser Kurs behandelt die Grundlagen des Aufbaus, der Verwaltung und der Durchführung von Data-Science-Projekten. Die Studierenden erwerben Kenntnisse über Prozesse, die beschreiben, wie Data-Science-Projekte angegangen und umgesetzt werden. Sie kennen die einzelnen Schritte des CRISP-Industriestandards, lernen verschiedene Anwendungsfälle (aus unterschiedlichen Bereichen wie Wirtschaft, Geisteswissenschaften, Astronomie) kennen und sind in der Lage, selbst Data-Science-Projekte durchzuführen.

Dieser Kurs besteht aus Vorlesungen, Tutorien, Showcases und Projektpräsentationen. Die Studierenden arbeiten in interdisziplinären Gruppen an ihren eigenen Data-Science-Projekten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Zwischenprüfung (30%): 23. April, 13:15-14:15, SR5
Abschlusstest (30%): 21. Mai, 13:15-14:15, SR5
Projektarbeit (40%):
- Peer-Review Treffen: 28. Mai, 13:15-14:45
- Abschließende Präsentationen: 25. Juni, 13:15-14:45, SR5

1) Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
2) Die Verwendung von KI-Tools (z.B. ChatGPT) für die Produktion von Texten ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird (z. B. für einzelne Arbeitsaufgaben).
3) Zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis kann die Lehrveranstaltungsleitung ein "Notenrelevantes Gespräch" (Plausibilitätsprüfung) zur abgegebenen schriftlichen Arbeit vorsehen, das erfolgreich zu absolvieren ist.

Für mehr Details, siehe hier: https://ufind.univie.ac.at/de/vvz_sub.html?from=1&to=2&path=S8504&semester=2024S

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Für die Projektarbeit besteht Anwesenheitspflicht, einschließlich Auftakt- und Review-Meetings sowie Projektpräsentationen.

Insgesamt können 100 Punkte erreicht werden. Die Noten werden wie folgt vergeben:
[88,100]: 1
[76,88[ : 2
[63,76[ : 3
[50,63[ : 4
< 50 : 5

Prüfungsstoff

Zwischentest/Abschlusstest: Folien und in den Vorlesungen behandelte Themen.
Projektarbeit: themenspezifische Posterpräsentation, Handout, KNIME Workflow.

Literatur

Provost, Foster; Fawcett, Tom (2013): Data Science for Business. What you need to know about data mining and data-analytic thinking. Köln: O`Reilly.

Berthold, Michael R.; Borgelt, Christian; Höppner, Frank; Klawonn, Frank; Silipo, Rosaria (2020): Guide to Intelligent Data Science. Cham: Springer International Publishing.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mi 31.07.2024 11:25