Universität Wien FIND

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230079 UE Introduction to Big Data Analysis (2019W)

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

Registration/Deregistration

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

Friday 04.10. 17:15 - 18:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 3, Rooseveltplatz 2, 1.Stock (Kickoff Class)
Saturday 16.11. 09:45 - 15:30 Inst. f. Soziologie, Seminarraum 2, Rooseveltplatz 2, 1.Stock
Saturday 23.11. 09:45 - 16:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Saturday 18.01. 09:45 - 16:30 Class Room 4 ZID UniCampus Hof 7 Eingang 7.1 2H-O1-33
Saturday 25.01. 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); Überblick und erste Einführung in Softwarelösungen für Data Mining bzw. die Analyse von Big Data (z.B. "R")
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:
Die Erbringung aller Teilleistungen ist Voraussetzung für eine positive Beurteilung, wenn nicht explizit etwas anderes vermerkt wurde.
Werden einzelne verpflichtende Teilleistungen nicht erbracht, gilt die Lehrveranstaltung als abgebrochen. Falls dem Nichterbringen der Leistung kein wichtiger und unvorhersehbarer Grund seitens des/der Studierenden vorliegt, wird die LV negativ beurteilt.
Bei Vorliegen eines solchen Grundes (zB eine längere Erkrankung) kann der/die Studierende auch nach Ablauf der Frist von der LV abgemeldet werden. Über das Vorliegen eines wichtigen Grundes entscheidet die Lehrveranstaltungsleitung. Der Antrag auf Abmeldung ist unverzüglich nach Eintreten des Grundes zu stellen.
Wurde eine Teilleistung erschlichen, d.h. etwa bei einer Prüfung oder einem Test geschummelt, bei einer schriftlichen Arbeit plagiiert oder auch Unterschriften auf Anwesenheitslisten gefälscht, wird die gesamte Lehrveranstaltung als "nicht beurteilt" gewertet und mit dem Vermerk "geschummelt/erschlichen" in das Notenerfassungssystem eingetragen.
Im Zuge der Beurteilung kann eine Plagiatssoftware (Turnitin in Moodle) zur Anwendung kommen: Details werden von den Lehrenden in der Lehrveranstaltung bekanntgeben.

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


Association in the course directory

Last modified: Mo 07.09.2020 15:21