Softwareprojekt Data Science

Organisationseinheit
Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik/ Informatik

Bereich

Profilbereich

Zugangsvoraussetzungen

Keine

Qualifikationsziele

Die Studentinnen und Studenten beherrschen die arbeitsteilige Entwicklung komplexer Softwaresysteme zur Analyse großer, schwach strukturierter Datensätze. Sie können selbstständig ein größeres Projekt in Teilprojekte zerlegen, geeignete Schnittstellen definieren, und einen Zeitplan erstellen. Sie können sich im Team organisieren und leitende Funktionen übernehmen. Dabei berücksichtigen sie Gender- und Diversitätsaspekte. Sie haben aus eigener Erfahrung ein vertieftes Verständnis für Qualitäts-, Aufwands-, Akzeptanz- und Erfolgsfaktoren und beherrschen Kommunikationstechniken (mündlich, schriftlich), sowohl intern zur erfolgreichen Planung und Koordination der obigen Tätigkeiten im Projektteam als auch zur Verhandlung mit einem externen Auftraggeber (als Kundenprojekt). Sie können dabei Methoden des Projektmanagements sicher anwenden, insbesondere im Bereich des Entwurfs und der Realisierung von Softwaresystemen (Anforderungsermittlung, Spezifikation, Architekturentwurf, Modulentwurf, Technologieauswahl, Implementierung), wie auch der Informationsextraktion aus großen, schwach strukturierten Datensätzen.

Inhalte

Das Softwareprojekt kann wechselnde inhaltliche Schwerpunkte haben. Die Studentinnen und Studenten produzieren im Team ein komplexes Stück Software zur Lösung einer anwendungs- oder datenorientierten Aufgabe aus dem Bereich Data Science, wie zum Beispiel der Künstlichen Intelligenz (Maschinelles Lernen, Computer-Sehen, oder Mustererkennung), oder der Datenverwaltung, oder der Web-Technologien, oder der Anwendungsbereiche.

Lehr- und Lernformen

Aktive Teilnahme

Projektseminar
2 SWS
verpflichtete Teilnahme

Laufende Berichte über den Projektstand; regelmäßige Präsentation der Zwischenergebnisse

Aufwand

Präsenzzeit	30 Stunden
Software-Entwicklung und Datenbearbeitung	240 Stunden
Vorbereitung von Präsen- tationen & Dokumentation	30 Stunden

Modulprüfung
Präsentation (ca. 15 Minuten) oder Posterpräsentation (ca. 15 Minuten)

Differenzierte Bewertung
differenzierte Bewertung

Modulsprache
Englisch

Arbeitsaufwand (Stunden)
300

Leistungspunkte (LP)
10

Dauer des Moduls
Ein Semester

Häufigkeit des Angebots
Mindestens einmal im Jahr, teilweise im Semester und teilweise in der vorlesungsfreien Zeit als Blockveranstaltung

Verwendbarkeit

Masterstudiengang Data Science