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Modulbeschreibung

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Health Data Analytics

Inhalt

  • Beurteilung und Verbesserung von Datenqualität

  • Werkzeuge zur Erstellung von Standardberichten

  • Grundlagen analytischer Datenbanken

  • Geführte Datenanalysen mittels OLAP-Werkzeugen

  • Darstellung und Visualisierung von Analyseergebnissen

  • Methoden und Werkzeuge des Data Mining im engeren Sinne (z.B. Entscheidungsbäume, Assoziationsanalysen, Clustering) an Beispielen aus dem Gesundheitswesen

  • Data Mining als Projekt bzw. Prozess

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden

Fachkompetenz

  • Data Mining von einfacheren analytischen Aufgaben wie Reporting oder OLAP abgrenzen

  • analytische Aufgaben mit Hilfe geeigneter Methoden und Werkzeuge lösen

  • typische Schwierigkeiten hinsichtlich der Datenqualität erkennen und beheben

Methodenkompetenz

  • das Fachwissen anhand praktischer Aufgabenstellungen anwenden, diskutieren und eigene Lösungsansätze entwickeln

Sozial- und Selbstkompetenz

  • bei Ausarbeitungen zu einfachen Aufgabenstellungen kooperieren und diese gemeinsam erstellen

  • die eigene Rolle in Kleingruppen wahrnehmen

ECTS

5 Punkte

Studien- und Prüfungsleistungen

Prüfungsleistungen:
  • Health Data Analytics (90 min, Klausur)

Lehr- und Lernformen

  • Health Data Analytics (3 SWS, Vorlesung)
  • Health Data Analytics (1 SWS, Labor)

Studiengänge

  • Computer Science(CTS) - Alternative Course Module
  • Computer Science International Bachelor(ICS) - Alternative Course Module
  • Informationsmanagement im Gesundheitswesen(IG) - Pflichtmodul
  • Informatik(INF) - Alternative Course Module

Modulverantwortliche

Prof. Dr. Reinhold von Schwerin

Dozenten

Prof. Dr. Reinhold von Schwerin

Literatur

Gabriel/Gluchowski/Pastwa. Datawarehouse und Data Mining. w3l, 2009. ISBN 978-3-9371-3766-7.
Runkler. Data Mining. Vieweg+Teubner Verlag, 2001. ISBN 978-3-8348-0858-5.

Quicklinks