230065 UE Big Data Analyse - Möglichkeiten, Grenzen und statistische Methoden (2018W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 20.08.2018 00:01 bis Do 20.09.2018 10:00
- Anmeldung von So 23.09.2018 00:01 bis Do 27.09.2018 10:00
- Abmeldung bis Sa 20.10.2018 23:59
Details
max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Samstag 13.10. 09:45 - 16:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
- Samstag 17.11. 09:45 - 16:30 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Samstag 12.01. 09:45 - 16:30 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Samstag 26.01. 09:45 - 16:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
-Anwesenheit ( 75 % Anwesenheit notwendig)
-aktive Mitarbeit
-Seminararbeit (5-10 Seiten, mehrere wissenschaftliche Quellen, bei theoretischen Arbeiten keine bloße Inhaltsangabe von Literatur; bei methodischen Arbeiten entsprechend weniger Literatur notwendigHinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.Die Seminararbeit stellt die Hauptgrundlage für die Beurteilung dar und hier wird auch eine entsprechende Qualität verlangt
-aktive Mitarbeit
-Seminararbeit (5-10 Seiten, mehrere wissenschaftliche Quellen, bei theoretischen Arbeiten keine bloße Inhaltsangabe von Literatur; bei methodischen Arbeiten entsprechend weniger Literatur notwendigHinweis der SPL: bei Feststellung einer erschlichenen Teilleistung (Abschreiben, Plagiieren, Ghostwriting, etc.) muss die gesamte Lehrveranstaltung als geschummelt gewertet und als Antritt gezählt werden.Die Seminararbeit stellt die Hauptgrundlage für die Beurteilung dar und hier wird auch eine entsprechende Qualität verlangt
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
-Durchgängige bzw. regelmäßige (mind. 75%) Anwesenheit (da Block-LV): max. 1 Einheit der 4 Einheiten darf unentschuldigt gefehlt werden.
-aktive Mitarbeit im Kurs (fließt zu 15% in die Benotung ein)
-Seminararbeit (Mindestanforderung für Benotung; fließt zu 85% in die Benotung ein)
-aktive Mitarbeit im Kurs (fließt zu 15% in die Benotung ein)
-Seminararbeit (Mindestanforderung für Benotung; fließt zu 85% in die Benotung ein)
Prüfungsstoff
Literatur
Wird noch bekanntgegeben
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39
Was ist "Big Data"? Echte "Revolution" oder nur Buzzword? Theoretisches und praktisches Wissen zu Möglichkeiten und Grenzen von "Big Data"- ist "mehr" auch "besser?"; Überblick über Herausforderungen im Datenmanagement bei "Big Data"/ Überblick über bzw. Einführung in den Umgang mit geeigneten Datenbanken (z.B. Access, Oracle); Überblick und erste Einführung in Softwarelösungen für Data Mining bzw. die Analyse von Big Data (z.B. "R", "KNIME")Methoden:
-Theoretische Inputs/Vortrag
-(selbstständige) Lektüre von deutsch- und englischsprachigen Texten und deren mündliche und schriftliche Reflexion
-Diskussion
-praktische Beispiele
-kleinere ÜbungenHinweis: Die LV versteht sich vor allem als weiterführendes Seminar für Soziologie-Studierende, und diese stellen daher auch die Zielgruppe des Seminars dar. Grundkenntnisse in Verfahren wie der linearen Regression und Statistikprogrammen sind notwendig.