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)
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Datenstrom-Verarbeitung (Sensordaten, OPC-UA)
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Datenanalyse (Klassifikation, Regressionsanalyse, Clustering, Dimensionsreduktion, Neuronale Netzwerke & Deep Learning)
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Datenvisualisierung
Methoden und Tools:
- Übungen & Praktika
- Datenbank-System: PostgreSQL
- Data Science mit Python: Einführung in Python, Pandas, Scikit-Learn, Tensorflow
- Lehrperson: Sayed Hoseini
- Lehrperson: Pascal Quindeau
- Lehrperson: Christoph Quix