Weiterbildungsmodul Applied Data Engineering
Die Grundlage für viele Anwendungen im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz sind Daten. Diese müssen beschafft, aufbereitet und qualitätsgesichert werden, bevor sie zum Beispiel für das Training von KI-Modellen verwendet werden können.
Da in heutigen Szenarien immer anspruchsvollere Rahmenbedingungen an die Verarbeitung von Daten gestellt werden (z.B. was die Größe und Struktur der Daten angeht oder die Verarbeitung in Echtzeit), ist ein professioneller Umgang mit Daten unerlässlich. In diesem Modul werden wichtige Grundlagen vermittelt, um erfolgreich mit Daten zu arbeiten. Dies beinhaltet nicht nur die Fähigkeit, kleiner Datensätze selbst zu beschaffen (z.B. per API oder Web Scraping) und aufzubereiten, sondern auch Kenntnisse über grundlegende Prinzipien der Datenarchitektur in Unternehmen.
Daten haben sich in der digitalen Ökonomie zu einem wertvollen Rohstoff gewandelt und Unternehmen versuchen vermehrt, ihre Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen oder neue, daten-getriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln. Hierfür benötigen sie eine entsprechende Daten-Infrastruktur, welche die notwendigen Informationen zeitnah, in auswertbarer Form und inhaltlich korrekt liefert. Diese Bereitstellung von Daten ist Gegenstand des Data Engineering.
In diesem Modul werden einzelne Teilaufgaben des Data Engineerings, wie zum Beispiel die Modellierung oder Verteilung von Daten, besprochen. Hierbei werden Konzepte und Architekturen für eine nachhaltige Daten-Infrastruktur auf betrieblicher Ebene besprochen. Zudem lernen die Teilnehmer auf praktischer Ebene, mit Daten umzugehen und sie entsprechend der späteren Auswertungszwecke aufzubereiten („Data Wrangling“).
Präsenztermine
Veranstaltungsort:
Hochschule der Medien Stuttgart
Nobelstraße 10, 70569 Stuttgart
Informationen zum Modul
Inhaltliche Schwerpunkte:
GRUNDLAGEN:
• Aufgaben von Data Engineering
• Data-driven Business
• Big Data
• Speicherung von Daten
• Verarbeitung von Daten
TECHNISCHE ASPEKTE:
• Data Pipelines und Gesamtarchitekturen
• Datenspeicherung
• Datenverarbeitung
• Programmiersprachen
• Daten im Kontext von Cloud Computing
FACHLICHE UND ORGANISATORISCHE ASPEKTE:
• Arten von Daten
• Datenmodellierung
• Datendistribution
• Datenqualität
• Datenmanagement
• Daten-Governance
NUTZUNG VON DATEN:
• Data Science
• Data Mining
• Data Exploration
• Data Products (APIs)
• BI-Anwendungen
• Storytelling mit Daten
DATA WRANGLING:
• Datenformate (CSV, JSON, XML und Co.)
• Data Wrangling Toolbox
Dozent
Prof. Dr. David Klotz
Professor für Wirtschaftsinformatik, Business Analytics
Hochschule der Medien
Beratung und Kontakt
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