Applied Data Engineering
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, erläutert. 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
Online-Phase im Zeitraum zwischen Januar und März 2021
Bewerbungsfrist abgelaufen
Veranstaltungsort:
Hochschule der Medien Stuttgart
Nobelstraße 10, 70569 Stuttgart
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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
Dozenten
Prof. Dr. David Klotz
Professor für Wirtschaftsinformatik, Business Analytics
Hochschule der Medien
