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Data Science and Big Data

Steckbrief
‣ nächster Start 8.2.2019
‣ Bewerbungsschluss 12.11.2018
‣ Dauer 10 Präsenztage
‣ Kosten 6.900 EUR (zahlbar in 3 Raten)
‣ Veranstaltungsort TU Dortmund
Vogelpothsweg 78
CDI-Gebäude
‣ Teilnehmerbegrenzung 16 Teilnehmer
Termine 2019
Tag 1+2: 8.2. & 9.2.2019
Tag 3+4+5: 28.3. - 30.3.2019
Tag 6+7+8: 16.5. - 18.5.2019
Tag 9: 28.6.2019
Präsentation & Zertifikatsübergabe 9.11.2019
R

Dortmunder R-Kurse


Passend zum "Data Science and Big Data" Zertifikatskurs bietet die Fakultät Statistik in Zusammenarbeit mit dem zhb Bereich Weiterbildung Tagesseminare zur Weiterbildung in der Progammiersprache R an. Neue Kurse werden im September 2018 stattfinden.

Weitere Informationen und Anmeldung

Ziele des Studiums

Erwerb von modernen Kenntnissen in Theorie und Praxis von Data Science und Big Data-Analytics

  • Befähigung zur Umsetzung datenwissenschaftlicher Anforderungen im Berufsleben
  • Erweiterung des Netzwerks zu Data Science
  • Demonstration der eigenen Fähigkeiten in einem anspruchsvollen Projekt während der Zertifikatsarbeit

 

Ihr Nutzen

Durch Ihr Studium erarbeiten Sie sich ausführliche moderne Kenntnisse in Theorie und Praxis von Data Science- und Big Data-Projekten. Die Lehreinheiten dienen Ihnen zur Einführung in neueste Erkenntnisse zu Management und Analyse großer Datenmengen und zum Üben dieser Methoden am Rechner mit realen Datensätzen. Die Übungen und Hausaufgaben fördern Ihre Fähigkeit, datenwissenschaftliche Anforderungen im Berufsleben praktisch umzusetzen. Im Rahmen Ihres 9-monatigen Kurzstudiums erweitern Sie Ihr Netzwerk mit Teilnehmern, Dozenten und fachlichen Leitern entscheidend. Nach bestandener Abschlussprüfung erhalten Sie ein aussagekräftiges Universitätszertifikat. Damit erweitern Sie Ihre Kompetenzen nachweislich.

 

Weitere Leistungen 

  • Lehrbuch zur Statistiksoftware „R“
  • Nutzung einer studienunterstützenden Internetplattform
  • Umfassende Qualitätsevaluation

 

Studienumfang und -dauer

Die Studienzeit umfasst einschließlich der Prüfungsleistungen ca. 9 Monate mit einem Studienumfang von insgesamt ca. 300 Arbeitsstunden, d.h. im Durchschnitt ca. 8 h pro Woche. Das Studium ist berufsbegleitend.

Die Studienmodule dauern jeweils von Donnerstag oder Freitag bis Samstag. Sie  bestehen aus der Diskussion von Hausaufgaben (Übungen donnerstags) und aus 2 Lehreinheiten inkl. begleitender Präsenzübungen (freitags und samstags).

Die Unterrichtssprache ist Deutsch. In einigen Veranstaltungen werden die Unterlagen auf Englisch zur Verfügung gestellt.

  

Prüfungsleistung

Im Verlauf des Studiums müssen zwei Prüfungsteile absolviert werden:

  • Erstellung einer Zertifikatsarbeit, wenn möglich auf der Basis von „eigenen“ Daten
  • Präsentation und Diskussion der Zertifikatsarbeit

 

Abschluss

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein Zertifikat der Technischen Universität Dortmund, Fakultät Statistik.

 

Bewerbung:

Für eine Bewerbung senden Sie bitte bis zum 12.11.2018 folgende Unterlagen an das zhb:

  • vollständig ausgefülltes Anmeldeformular
  • beglaubigte Kopie Ihres Hochschulzeugnisses oder Nachweis der dreijährigen beruflichen Tätigkeit

 

Die Teilnehmerzahl ist auf 16 begrenzt und wird bei Erfüllen der Zulassungsvoraussetzungen nach Eingang der Anmeldung vergeben. Bitte haben Sie Verständnis, dass die Prüfung der Zulassungsvoraussetzungen je nach Qualifikation einige Zeit in Anspruch nehmen kann.

Eine Stornierung nach Ablauf der gesetzlichen Widerrufsfrist von 2 Wochen ist gegen eine Bearbeitungsgebühr von 300,- Euro möglich. Bei Stornierungen nach dem 26.11.2018 oder bei vorzeitigem Abbruch der Weiterbildung wird der volle Betrag fällig.

Mit Ihrer Anmeldung stimmen Sie den AGB des Vereins Wissenschaftliche Weiterbildung an der TU Dortmund e.V. zu.

 

Teilnahmevoraussetzung

Teilnehmen kann, wer

  • ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium mit überwiegend mathematisch/informatisch-statistischen Inhalten, oder
  • eine mindestens dreijährige berufliche Tätigkeit in einem für das Studium relevanten Bereich

vorweisen kann.

 

Termine des Zertifikatsstudiums 2019

Modul Inhalt Termin Dozentinnen und Dozenten
Datenmanagement   Einführung & Informationssysteme Freitag, 8.2.2019 Jens Teubner
Bearbeitung großer Datenmengen mit R Samstag, 9.2.2019 Michel Lang, Dirk Surmann
Diskussion der Übung zu Modul 1 Donnerstag, 28.3.2019

Vormittag: Jens Teubner
Nachmittag: Michel Lang & Dirk Surmann

Datenwissenschaft Theorie   Datenanalyse Regression Freitag, 29.3.2019

Vormittag: Katja Ickstadt
Nachmittag: Jörg Rahnenführer

Datenanalyse Klassifikation Samstag, 30.3.2019 Claus Weihs
Diskussion der Übungen zu Modul 2 Donnerstag, 16.5.2019

Vormittag: Katja Ickstadt
Nachmittag: Sarah Schnackenberg

Präsentation und Praxis   Storytelling und Datenvisualisierung Freitag, 17.5.2019

Vormittag: Henrik Müller
Nachmittag: Julian Riehl

Fallstudie Big Data Analyse Samstag, 18.5.2019 Katja Ickstadt & Claus Weihs
Diskussion des Big Data Fallszenarios Freitag, 28.6.2019

Vormittag: Gerret von Nordheim, Julian Riehl
Nachmittag: Claus Weihs

Abschlussarbeit  Einzelberatung: Beratung zur Erstellung der Zertifikatsabschlussarbeit individueller Termin Betreuende Professoren
Präsentation und Zertifikatsübergabe Samstag, 9.11.2019 alle

 

Veranstaltungszeiten

Die Seminare und Übungen dauern von 9:00 - 16:30 Uhr. Am Eröffnungstag werden einige organisatorische Informationen über das Zertifikatsstudium erläutert. Daher dauert der Eröffnungstag von 9:00 - 17:30 Uhr. Mittags gibt es eine einstündige Mittagspause.

Kurzvorstellung des Dozententeams des Weiterbildenden Studiums

Das Dozententeam des weiterbildenden Studiums besteht aus renomierten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die an der TU Dortmund in den Fachgebieten Statistik, Informatik und Journalistik tätig sind. Die Fakultät Statistik an der TU Dortmund, gegründet 1973, ist die einzige eigenständige Fakultät für Statistik im deutschsprachigen Raum.

 

Modulinhalt:

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Tag 1: Informations-/Datensysteme, Data Warehousing, (No)SQL, Hadoop, Map-Reduce und Batchjobs mit der Software R
Tag 2: Kurzeinführung in Software R, effiziente Programmierung
Tag 3: Übung zu Modulinhalten

Dozenten: Jens Teubner / Michael Lang / Dirk Surmann
Termine: 8.2.2019/ 9.2.2019/ 28.3.2019

Tag 4: Datenanalyse Regression: Grundlagen, Big-Data, Analysen, Evaluation
Tag 5: Datenanalyse Klassifikation: Grundlagen und Verfahren, Evaluation
Tag 6: Übung zu Modulinhalten

Dozenten: Katja Ickstadt / Jörg Rahnenführer / Claus Weihs / Sarah Schnackenberg
Termine: 29.3.2019/ 30.3.2019/ 16.5.2019

Tag 7: Visualisierung: metrisch skalierte Merkmale, kategorielle Merkmale, räumliche Strukturen, Zusammenhänge, Visualisierung großer Datensätze
Storytelling: Bericht, Management Zusammenfassung, Online-Darstellung, Pressemitteilung
Tag 8: Fallstudie mit großem Datensatz
Tag 9: Übung: Besprechung der Fallstudie

Dozenten: Henrik Müller / Katja Ickstadt / Claus Weihs
Termine: 17.5.2019/ 18.5.2019/ 28.6.2019

Zertifikatsarbeit (bring your own data), schriftliche Ausarbeitung eines Big-Data Falls und mündliche Disputation mit anschließender Diskussion

Dozenten: alle
Termin: individueller Termin / 9.11.2019

Zwischen den Präsenztagen: Übungsaufgaben zur eigenständigen Bearbeitung
Reflexions- und Transferfähigkeit der Teilnehmenden steht im Vordergrund

Weitere Informationen finden Sie in diesem Modulhandbuch

 

Weiterführende Literatur

Weihs, C., Ligges, U. (2016): Datenwissenschaftler: Gefragte Köpfe dank Big-Data-Hype; ManagementKompass 01, 2016: Data Science; S. 29-31

 

Tagesseminare "Dortmunder R-Kurse" im September 2018

Mehr Weiterbildungen im Bereich Data Science finden Sie hier.

 

Das Studium wird in Trägerschaft des Vereins ‚Wissenschaftliche Weiterbildung an der TU Dortmund e.V.’ durchgeführt.



Nebeninhalt

Kontakt

Dr. Jörg Teichert
Leiter Bereich Weiterbildung
Tel.: 0231 755-6639
M.Sc. Simona Maier
Tel.: 0231 755-6610

 

Ansprechpartner für inhaltliche Fragen: 

Dr. Michel Lang

Tel: (0231) 755 3128

 

Inhaltliche Gesamtleitung:

Prof. Dr. Claus Weihs, Lehrstuhlinhaber Computergestützte Statistik der Fakultät Statistik der TU Dortmund.

 

Dozententeam

Weitere Informationen zum Dozententeam finden Sie hier.

 

Downloads:

 

In Kooperation mit der Fakultät Statistik

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