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Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften

Nicht angemeldet (Donnerstag, 21. November 2024 19:20:19)  

n.BA.LM.DaAn.21HS (Datenanalyse) 
Modul: Datenanalyse
Diese Information wurde generiert am: 21.11.2024
Nr.
n.BA.LM.DaAn.21HS
Bezeichnung
Datenanalyse
Credits
2

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.08.2023

 

Studiengang  Lebensmitteltechnologie
Geltende Rechtsordnung  RPO vom 29. Januar 2008, Studienordnung des Dept. N vom 15. Dez. 2009, Anhang für den Bachelorstudiengang Lebensmitteltechnologie
Modultyp   
X Pflichtmodul   Wahlpflichtmodul   Wahlmodul
Plansemester  4. Semester
Modulverantwortliche/r  Tugçe Bilgin Sonay
Telefon / E-Mail  +41 (0)58 934 50 03 / tugce.bilginsonay@zhaw.ch
Beteiligte Mitarbeitende und Lehrbeauftragte 
  • Tugçe Bilgin Sonay
  • Janice Sych
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende des IAS
Vorausgesetzte Module  Daten & Informationen 1 + 2
Zu erreichende Kompetenzen  Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden sind in der Lage, …
  • Daten und Resultate mit Hilfe von deskriptiver Statistik und Visualisierung zugänglich zu machen.
  • klare Hypothesen für ihre Forschungsvorhaben zu formulieren.
  • aus Daten und Resultaten mittels Inferenzstatistik generalisierende Schlüsse zu ziehen.
  • ihre Experimente so zu planen, dass mit den vorhandenen Ressourcen ein maximaler Ertrag erreicht wird (im Besonderen so, dass zu erwartende Effekte auch tatsächlich signifikant herauskommen).
  • mit R selbständig zu arbeiten und sich den vorhandenen Hilfsmitteln (R-Hilfe, Google) zu bedienen.
  • Konzepte der statistischen Datenanalyse auf eigene Forschungsfragen anzuwenden.
 
Überfachliche Kompetenzen:
Die Studierenden sind in der Lage, …
  • Resultate und (statistische) Methoden kritisch zu hinterfragen.
  • Prozesse in Kleingruppen wahrzunehmen und produktiv zum Abschluss zu führen – auch bei schwierigen Themen.
Inhalt des Moduls
  • 1- und mehrfaktorielle Varianzananlyse (ANOVA)
  • Kruskal Wallis und Chi-Quadrat Tests für ordinale und kategorielle Daten
  • Regressionsanalyse (einfache und multiple)
  • Design of Experiment (Stichprobengrösse, Anzahl Wiederholungen)
  • Clusteranalyse und Principal Component Analysis (PCA)
Anschlussmodule -
Unterrichtsmethoden 
  • Vorlesung
  • Übungen
  • Gruppenarbeit
Digitale Lernressourcen 
  • Moodle
  • Lernvideos
Unterrichtsgliederung / Gesamtaufwand   
 Kontaktstudium 20
 Begleitetes Selbststudium 10
 Autonomes Selbststudium 30
 Total Workload 60
Präsenzverpflichtung im Unterricht  Präsenz wird empfohlen, aber nicht kontrolliert.
Leistungsnachweise  Erfahrungsnote (30%): Fallstudie als Gruppenarbeit

Abgesetzte schriftliche Modulprüfung (70%)

Bei einer geringen Teilnehmerzahl kann die Prüfungsform der Repetitionsprüfung nach Absprache mit der Studiengangleitung durch Dozierende abgeändert werden: z.B. anstatt einer schriftlichen kann eine mündliche Prüfung abgehalten werden. Bitte entsprechende Meldung der geänderten Prüfungsform per E-Mail (ohne Formular) an pruefungsadmin.lsfm@zhaw.ch und Cc. Studiengangleitung.
Unterrichtssprache  Deutsch
Bemerkungen  Erste Semesterhälfte: Vorlesung mit Übungen
Zweite Semesterhälfte: Gruppenarbeit (Fallstudien) als begleitetes Selbststudium

 

Hinweis

  • Weitere verfügbare Versionen: 1.0 gültig ab 01.08.2021
Kurs: Datenanalyse
Nr.
n.BA.LM.DaAn.21HS.V
Bezeichnung
Datenanalyse

Hinweis

  • Für das Stichdatum 21.11.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.