Universität Wien

230065 UE Big Data Analysis - Advantages, Limitations, and Statistical Methods (2018W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 23 - Soziologie
Continuous assessment of course work

Registration/Deregistration

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Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Saturday 13.10. 09:45 - 16:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
  • Saturday 17.11. 09:45 - 16:30 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Saturday 12.01. 09:45 - 16:30 PC-Seminarraum 1 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Saturday 26.01. 09:45 - 16:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Ziel der LV ist ein erster Überblick über das relativ neue Themenfeld "Big Data" und dessen Herausforderungen und Grenzen.

Themen, die behandelt werden sind u.a.
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 Übungen

Hinweis: 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.

Assessment and permitted materials

-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 notwendig

Hinweis 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

Minimum requirements and assessment criteria

-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)

Examination topics

Reading list

Wird noch bekanntgegeben

Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:39