Datenquellen und Datenqualität (ILV)

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Course numberB2.08510.50.020
Course codeDatenQu
Curriculum2019
Semester of degree program Semester 5
Mode of delivery Presencecourse
SPPW2,0
ECTS credits2,5
Language of instruction German

Überblick in Sensornetze und Grundlagen im Bereich Datenqualität und Qualitätsmanagement. Die Studierenden sind in der Lage, mit den speziellen Anforderungen von Sensornetzwerken umzugehen und können Einschätzungen hinsichtlich der Datenqualität treffen. Die Studierenden kennen Möglichkeiten zur qualitativen Verbesserung von erfassten Daten.

Datenmanagement, Datenbanksysteme

Im Rahmen der Lehrveranstaltung werden die folgenden Themen behandelt:

  • Spezielle Anforderungen für Sensornetze (Energie, CPU, Größen, Kosten, Architekturen, Synchronisation, ...)
  • Datenqualität (vollständig, verlässlich, konsistent, akkurat, ...)
  • Anwendungsbeispiele: Umwelt-Sensorik, Brandmeldeanlagen, Vitalfunktionsüberwachung, Klimasteuerung, Erdbebenprognose, Transportbewachung, ...)
  • Methoden zur Verbesserung der Datenqualität

Die Studierenden erarbeiten ein Umsetzungsprojekt mit Hilfe von Daten aus einem Sensornetz im Labor.

Folgende Basis-Literatur wird in der Lehrveranstaltung verwendet:

  • Hsu H-H.: "Big Data Analytics for Sensor-Network Collected Intelligence (Intelligent Data-Centric Systems: Sensor Collected Intelligence)", Morgan Kaufmann, 1. Auflage, 2017;
  • Sadiq S.: "Handbook of Data Quality", Springer, 1. Auflage, 2015;
  • Sebastian-Coleman L: "Measuring Data Quality for Ongoing Improvement: A Data Quality Assessment Framework", Morgan Kaufman, 1. Auflage, 2013;
  • Loshin D.: "The Practitioner's Guide to Data Quality Improvement", Morgan Kaufmann, 1. Auflage, 2010;
Weitere relevante Literatur wird falls erforderlich im Rahmen der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Vorlesung und moderierte Übungen

Prüfungsimmanenter Charakter mit

  • Mitarbeit
  • Abschlussprüfung