Data Science für industrielle Anwendungen - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Modulnummer 200308 - allgemeine Informationen | |
|---|---|
| Modulnummer | 200308 |
| Fakultät | Fakultät für Maschinenbau |
| Fachgebietsnummer | 2326 (Informationstechnik in Produktion und Logistik) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Steffen Straßburger |
| Sprache | Deutsch |
| Turnus | Wintersemester |
| Vorkenntnisse | Fundierte Kenntnisse in Mathematik und Statistik (z. B. Statistik 1 und 2), Programmierkenntnisse (z. B. Entwicklung von Anwendungskomponenten) |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Nach Vorlesung und Übungen können die Studenten den Begriff des Data Science erklären sowie damit verbundene Begrifflichkeiten wie IoT, maschinelles Lernen, Deep Learning und Reinforcement Learning benennen, erklären und klassifizieren. Die Studenten können hieraus im Kontext von industriellen Anwendungen ein relevantes Methodenportfolio klassifizieren und Methoden daraus für konkrete Anwendungsmöglichkeiten bewerten und anwenden. Die Studenten können die Begriffe Data Farming und Hybrid Systems Modelling erklären, Unterschiede zwischen Echtdaten und simulierten Daten gegenüberstellen sowie Methoden zur Auswertung großer Mengen von Simulationsdaten aus dem Portfolio von Data Science anwenden. Die Studenten können den Begriff der Metamodellierung erklären und können Metamodelle aus simulierten Daten mithilfe der erlernten Data-Science-Methoden entwickeln Die Studenten können das Konzept von Visual Analytics erläutern, sowie ein Portfolio von relevanten Visualisierungsmethoden benennen, klassifizieren und Visualisierungsmethoden hinsichtlich der Anwendung im Kontext von Data Science auswählen. |
| Inhalt | Die Inhalte der Vorlesung umfassen folgende Bereiche:
|
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Powerpoint-Präsentation, interaktives Tafelbild, Arbeitsblätter für rechnergestützte Übungen |
| Literatur | N. Feldkamp. Wissensentdeckung im Kontext der Produktionssimulation. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2020. |
| Lehrevaluation | |
| Spezifik Referenzmodul | |
|---|---|
| Modulname | Data Science für industrielle Anwendungen |
| Prüfungsnummer | 2300774 |
| Leistungspunkte | 5 |
| SWS | 4 (2 V, 2 Ü, 0 P) |
| Präsenzstudium (h) | 45 |
| Selbststudium (h) | 105 |
| Verpflichtung | Pflichtmodul |
| Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung, 60 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=2046 |
| Lehrende | Dr. Niclas Feldkamp |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Spezifik im Studiengang Master Fahrzeugtechnik 2014, Master Maschinenbau 2017, Master Wirtschaftsingenieurwesen 2021 (AT), Master Wirtschaftsingenieurwesen 2021 (BT), Master Wirtschaftsingenieurwesen 2021 (MB), Master Wirtschaftsingenieurwesen 2021 (ET), Master Wirtschaftsinformatik 2021, Bachelor Mechatronik 2021, Master Fahrzeugtechnik 2022, Master Maschinenbau 2022, Master Wirtschaftsingenieurwesen 2024 (BT), Master Wirtschaftsingenieurwesen 2024 (AT), Master Wirtschaftsingenieurwesen 2024 (MB), Master Betriebswirtschaftslehre mit technischer Orientierung 2024, Master Wirtschaftsingenieurwesen 2024 (ET) | |
|---|---|
| Modulname | Data Science für industrielle Anwendungen |
| Prüfungsnummer | 2300774 |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 45 |
| Selbststudium (h) | 105 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung, 60 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=2046 |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |