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Projektbericht geschafft - auf zur Fallstudie und Seminararbeit und ...


PVoss

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Moin,

 

an den beiden letzten Wochenenden im Januar habe ich noch einmal sehr intensiv an dem blöden Projektbericht zum IT-Servicemanagement gearbeitet, um das Ding noch rechtzeitg zum Monatsende abgeben zu können. Das hat gut funktioniert, Upload am 30.01., damit liegt das planmäßige Datum für die Veröffentlichung der Bewertung auf dem 14.03.

Aber! Der Tutor war in meinem Fall richtig schnell unterwegs und ich habe mein Ergebnis schon gestern bekommen. Für die Noten von schriftlichen Prüfungsleistungen bekommt man allerdings keine E-Mail oder ähnliches, mir ist das nur zufällig aufgefallen, als ich in MyCampus durch die Liste der aktiven Kurse gescrollt habe und gemerkt habe, dass da ein Kurs zu wenig ist.

 

Die Hausarbeiten, Projektberichte, Workbooks usw. werden über die Plattform Turnitin eingereicht, dort wird dann auch die Bewertung inkl. der Kommentare veröffentlicht. Wenn der Dozent die Note schon vor dem tatsächlichen Veröffentlichungstermin einträgt, kann man über die Turnitin-Übersicht allerdings noch nichts sehen; die Note findet man nur in der tatsächlichen Notenübersicht. Das heißt auch, dass ich noch bis Mitte März warten muss um das tatsächliche Feedback sehen zu können.

 

Das Projekt

Für den Projektbericht, darf man sich kein eigenes Projekt ausdenken. In dem Kurs ist ein konkretes Szenario eines fiktiven Unternehmens beschrieben, in dem es um das Outsourcing einer (Teil-) Abteilung geht. Dabei wird der grobe Rahmen des Unternehmens beschrieben: Warum wird das Projekt durchgeführt, was halten die Geschäftsführer davon, was halten die Abteilungsleiter davon, welche Rolle übernimmt der Student in diesem Projekt?

Zum letzten Punkt: Wir sind quasi der Abteilungsleiter der betroffenen Abteilung, zur Durchführung des Projekts steht uns unser Team zur Verfügung und die Mitarbeiter der anderen Abteilung helfen auch - wenn wir sie brauchen.

Als nächstes stehen dann 3 Aufgaben zur Verfügung, aus der man eine auswählt. Die Aufgaben decken dabei jeweils verschiedene Phasen des Projekts ab. Aufgabe A ist z.B. die Planungsphase in der ein Konzept und eine Zielstellung erarbeitet werden soll, Aufgabe B befasst sich mit der Auswahl eines Dienstleister zu dem die Abteilung ausgelagert wird, ... so in der Art.

 

Mein Hauptproblem mit diesem Kurs war, dass das Projekt ja tatsächlich vollständig fiktiv ist, so wirklich kreativ bin ich ja nicht. Daher habe ich mich für Aufgabe A entschieden. Dann muss man wenigstens nicht so tun, als hätte man irgendwas getan, sondern kann beschreiben, wie man an die Problemstellung rangehen würde. Ein bisschen musste ich dann doch noch eine Geschichte erzählen, man muss ja auch beschreiben wie man seine Mitarbeiter im Projekt einsetzt usw..

Das nächste Problem stellte dann die Zeitform dar. Das gab in meinem Text ein ziemliches durcheinander. Wenn man beschreibt was man getan hat um den Ist-Zustand vor Projektbeginn und den Soll-Zustand zwischen Projektbeginn und Verfassen des Projektberichts zu erfassen - da kommen alle Zeitformen zum Einsatz.

 

Aber ich habs ja trotzdem irgendwie geschafft. Mit der 2,0 bin ich zufrieden. Wenn man bedenkt wie sehr ich mich gequält habe, um überhaupt einen Einstieg in das Thema zu finden, ist das Ergebnis besser als ich zu Beginn erwartet hätte. Durch die überraschend gute Klausur, bin ich eh viel besser als geplant durch die Angstkurse zum IT-Servicemanagement gekommen.

 

Und sonst so

Vor einer Woche hat mein viertes Semester begonnen. Zum ersten mal, habe ich direkt alle meine ECTS verbucht. Der Fokus liegt in diesem Semester ganz klar auf den schriftlichen Ausarbeitungen:

 

Seminar Software Engineering - Ich hatte eigentlich gehofft, man könnte hier ein bisschen Software entwickeln. Aber die Aufgaben wurden geändert, es werden jetzt 3 grobe Themengebiete angeboten zu denen man sich eine vorgefertigte Frage aussucht, oder man spricht eine eigene Fragestellung mit dem Dozenten ab. Zu dieser Fragestellung schreibt man dann also seine Seminararbeit. Die Themen sind nicht wirklich spannend, aber ich konnte mich schon für eine der vorbereiteten Fragen entscheiden.

 

Kryptografische Verfahren - Ist genauso strukturiert wie das Seminar Software Engineering. Allerdings wird hier eine Fallstudie geschrieben; und die Themen sind deutlich spannender. Hier habe ich mir auch schon ein Thema ausgesucht, das sogar für meine aktuellen Projekte im Job interessant ist - ziemlich cool.

Dieser Kurs ist übrigens Teil der Umstellungen durch die Prüfungsflexibilität. Bis vor kurzem hätte man hier noch eine Klausur schreiben müssen - jetzt hat man die Wahl zwischen Klausur und Fallstudie.

 

Informatik und Gesellschaft - dieser Kurs wurde eingestellt, stattdessen gibt es jetzt Ethik in der Data Science. Auch hier schreibt man eine Fallstudie, kann sich dabei eins von drei Themen aussuchen und eine eigene oder eine vorgegebene Fragestellung wählen. Ich dachte erst, das würde so eine Schnarch-Veranstaltung werden, aber die Themen sind zum Glück interessant und auch relevant.

Ich muss das mal in der Sidebar umbenennen.

 

Data Analytics und Big Data - hier wurden ebenfalls vor kurzem die Aufgaben umgestellt. Ich bin kein Fan von den aktuellen Aufgaben. Hier geht es auch um eine Fallstudie, dabei werden 3 unterschiedliche Szenarien mit je eigenen Aufgaben vorgestellt. Man muss sich dann wieder eins auswählen. Ich habe noch keine Ahnung welches den Szenarien ich hier wählen werde, wahrscheinlich werde ich mich für das entscheiden, bei dem man mal wieder etwas mehr praktische Arbeiten erledigen kann.

 

Ansonsten bearbeite ich weiterhin Datenschutz und IT-Sicherheit, nehme auch brav an den Meetings zur ILV teil. Es gibt in dem Kurs allerdings wieder viele Normen usw. die man kennen sollte, daher wird es noch ein bisschen dauern bis ich die Klausur schreibe.

Als letzten Kurs für das Semester habe ich mich in Statistik eingeschrieben. Dafür bereite ich mich bereits seit einigen Monaten mit Head First Statistics vor, die Head First-Bücher habe ich auch schon zum Thema Software Entwicklung gelesen und finde sie einfach genial. Ich weiß noch nicht wie weit sich die Inhalte mit dem Kurs überschneiden, aber es kann ja nicht schaden. Bis Statistik wirklich im Forum steht, dauert es noch ein paar Monate, dann geben ich ein genaueres Feedback, ob das Buch mich gut vorbereitet hat.

 

 

Da ich so viele Kurse gebucht habe und ich evtl. zwischen den einzelnen Ausarbeitungen wechsle, ist die farbliche Markierung in der Sidebar nicht wirklich verbindlich :D Nächstes Semester wird es wieder übersichtlicher.

 

Ciao!

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4 Kommentare


Empfohlene Kommentare

Schöner Bericht mit Lernprozess, und er hilft, sich die Kurse mit Inhalten mal etwas genauer vorzustellen - so als Außenstehender :-) 

LG

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  • Community Manager
Markus Jung

Geschrieben

Zitat

Ethik in der Data Science

 

Das finde ich spannend. Magst Du ein wenig erzählen, was da die Inhalte sind bzw. um welche Fragestellungen es geht? Ethik ist mir in der Informatik bisher primär bei KI/ML begegnet, aber im Hochschulbereich durchaus auch bei Data Analytics, zum Beispiel wenn es um den Vergleich der Leistungen geht etc. 

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Am 10.2.2022 um 13:22 schrieb Markus Jung:

Das finde ich spannend. Magst Du ein wenig erzählen, was da die Inhalte sind bzw. um welche Fragestellungen es geht?

Jep! Ich glaube es ist nich erlaubt die tatsächlichen Fragestellungen zu veröffentlichen. Aber mal ganz grob ein paar Themen:

- Filterblasen in Social Media, man sieht ja im groben immer die Inhalte mit denen man sich eh schon beschäftigt hat und bekommt dadurch weniger Möglichkeiten auf andere Eindrücke zu stoßen

- über die Verbreitung von Fake News im Vergleich zu echten News

- Entscheidungsfindung von Robotern, in z.B. selbstfahrenden Autos

- Massenüberwachung, Vorteile und Nachteile

- Bias in der Auswertung von Daten

- Standards und Verhaltensrichtlinien in der Data Science

- freiwillige Verpflichtungen vs staatliche Verordnungen zum ethischen Umgang mit Daten

 

Die Fragestellungen sind in die Kategorien Ethische Fragen in aktuellen Anwendungen von Data Science, Grundelegende Fragen und Ethische Rahmenwerke für Data Science eingeordnet.

Also ein paar Sachen würden noch gut in ein allgemeines "Informatik und Gesellschaft" passen, andere Fragen sind dann wirklich spezifischer auf Data Science ausgerichtet.

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  • Community Manager
Markus Jung

Geschrieben

Danke. Bei den Filterblasen hätte ich jetzt gar nicht die Ethik-Überschrift darüber gehabt gedanklich. Aber passt schon, wenn ich es genauer bedenke.

 

Die Entscheidungsfindung bei selbstfahrenden Autos (die drei Omas oder das eine Kind killen?) ist ja fast schon ein Klassiker, wenn es um ethische Betrachtungen bei KI geht.

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