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[ 926AAWIDKES14 ] SE Data & Knowledge Engineering
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Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS M2 - Master 2. Jahr Wirtschaftsinformatik Michael Schrefl 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen Erwartete Vorkenntnisse: Modul Data & Knowledge Engineering (Kernkompetenz) sowie eines der folgenden Module aus dem Fach Business Intelligence (Spezialkompetenz WIN): Data Warehousing, Data Mining, Semantic Artificial Intelligence
Quellcurriculum Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2025W
Lernergebnisse
Kompetenzen
Die Studierenden können das in den Basis-, Kern- und Spezialkompetenz vermittelnden Studienfächern erworbene Wissen und die entwickelten Fähigkeiten zur Lösung von praktischen oder wissenschaftlichen Problemstellungen der Wirtschaftsinformatik anwenden und typische Themenstellungen aus dem Kernbereich Data & Knowledge Engineering selbständig bearbeiten.
Fertigkeiten Kenntnisse
• LO2: Die Studierenden sind befähigt, typische Themenstellungen aus dem Kernbereich Data & Knowledge Engineering selbständig zu bearbeiten. Sie können sich das dafür erforderliche, dem Stand der Technik entsprechende Spezialwissen an Hand der aktuellen Fachliteratur erarbeiten und die Arbeitsergebnisse schriftlich und mündlich professionell darstellen (K4).

• LO3: Grundlegende Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens, und zwar Literaturrecherche, strukturierte Auswertung wissenschaftlicher Arbeiten und Präsentation wissenschaftlicher Erkenntnisse werden beherrscht (K4).

LO1: Die thematische Ausrichtung der Lehrveranstaltung und Inhalte orientieren sich an den aktuellen Entwicklungen und Trends in Wissenschaft und Praxis des Data & Knowledge Engineering.
Beurteilungskriterien Beurteilt werden die schriftliche Seminararbeit, deren Präsentation sowie die Beteiligung an Diskussion und Reflexion der Seminarthemen.
Lehrmethoden Wissenschaftliche Bearbeitung der Studierenden in Kleingruppen zu vertiefenden Themen und Technologien zum Fach. Präsentation, Diskussion und Dokumentation der jeweiligen Arbeitsergebnisse.
Abhaltungssprache deutsch/englisch
Literatur Die Literatur orientiert sich am gewählten Seminarthema, den Studierenden stehen dafür die entsprechenden Fachbereichsbibliotheken sowie digitale Bibliotheken wie z.B. ACM, IEEE und SpringerLink zur Verfügung. Darüber hinaus stehen die Fachbereichsbibliothek „Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftsinformatik und Fachsprachen“ sowie die Präsenzbibliothek des jeweiligen Instituts zur Verfügung.
Lehrinhalte wechselnd? Ja
Sonstige Informationen Keine.
Frühere Varianten Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
2WSWDES: SE Data & Knowledge Engineering (2002W-2014S)
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 25
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl