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Advanced Topics in Data Science & Engineering

Modulbezeichnung: Advanced Topics in Data Science & Engineering
Studiengang: Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.10.2017
Code: KIM-ATDE
SWS/Lehrform: 2V (2 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 3
Studiensemester: 1
Pflichtfach: nein
Arbeitssprache:
Englisch
Prüfungsart:
Zuordnung zum Curriculum:
KIM-ATDE Kommunikationsinformatik, Master, ASPO 01.10.2017, 1. Semester, Wahlpflichtfach, telekommunikationsspezifisch
PIM-ATDE Praktische Informatik, Master, ASPO 01.10.2017, 1. Semester, Wahlpflichtfach, informatikspezifisch
Arbeitsaufwand:
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 30 Veranstaltungsstunden (= 22.5 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 3 Creditpoints 90 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 67.5 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Klaus Berberich
Dozent: Prof. Dr. Klaus Berberich

[letzte Änderung 11.07.2018]
Lernziele:
Students will be able to read and understand current research papers related to Data Science and Data Engineering. This includes conducting background research to find other related background literature. Moreover, students will show that they are able to condense their findings both into an oral presentation (60 minutes) and a written report (10 pages), explaining the covered topic to their peers. Finally, students will be able to engage in a discussion about a topic within the field of the seminar.

[letzte Änderung 17.07.2018]
Inhalt:
Within this seminar participants will look into current topics in Data Science and Data Engineering. These include, but are not limited to:
- algorithm for evolving graphs
- distance oracles
- word embeddings (e.g., word2Vec and GloVec)
- named entity recognition and disambiguation
- neural models for Information Retrieval
- data integration
- keyword search in databases
- graph embeddings
- learned data structures
- query processing in modern multi-stage search engines

[letzte Änderung 17.07.2018]
Lehrmethoden/Medien:
Students will be provided with 2-3 recent research papers on their respective topic. These will serve as a starting point for students to explore and understand the topic. Students will have to condense their acquired knowledge about the topic into an oral presentation (60 minutes) and a written report (10 pages). There will be regular one-to-one meetings to guide students when preparing their presentation and report.

[letzte Änderung 17.07.2018]
Literatur:
Justin Zobel, Writing for Computer Science, Springer, 2014

[letzte Änderung 17.07.2018]
Modul angeboten in Semester:
WS 2019/20, WS 2018/19
[Fri Jun  5 06:15:00 CEST 2020, CKEY=patidsx, BKEY=kim2, CID=KIM-ATDE, LANGUAGE=de, DATE=05.06.2020]