Studierende erarbeiten grundlegende Kenntnisse und Fähigkeiten in der

Verarbeitung und Nutzung von Daten im industriellen Kontext. Mit dem erfolgreichen Absolvieren des Moduls sind Studierende in der Lage:

  • eine zu einer Problemstellung adäquate Datenerfassung zu realisieren,
  • eine zu einer Problemstellung geeignete Datenbank zu konzipieren,
  • die Benutzerfreundlichkeit der Datenvisualisierung zu bewerten,
  • grundlegende Prinzipien der Merkmalsextraktion anzuwenden und
  • die Anwendbarkeit grundlegender Methoden der Mustererkennung/Datenanalyse zu beurteilen.
Inhalte:
  • Grundlagen von SQL & relationalen Datenbank-Systemen
    (Schemadefinition, Abfragen)
  • Datenstrom-Verarbeitung (Sensordaten, OPC-UA)
  • Datenanalyse (Klassifikation, Regressionsanalyse, Clustering, Dimensionsreduktion, Neuronale Netzwerke & Deep Learning)
  • Datenvisualisierung
Methoden und Tools:
  • Übungen & Praktika
  • Datenbank-System: PostgreSQL
  • Data Science mit Python: Einführung in Python, Pandas, Scikit-Learn, Tensorflow