Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

Die Präsentation wird geladen. Bitte warten

KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Von Big Data zu Data Science:

Ähnliche Präsentationen


Präsentation zum Thema: "KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Von Big Data zu Data Science:"—  Präsentation transkript:

1 KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung Seminar

2 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 2 Übersicht Verteilung der Themen Formale Randbedingungen Hinweise zur Ausarbeitung Hinweise zum Vortrag

3 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 3 Übersicht Verteilung der Themen Formale Randbedingungen Hinweise zur Ausarbeitung Hinweise zum Vortrag

4 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 4 Formale Anforderungen Schriftliche Ausarbeitung 5 Seiten, zweispaltig LaTeX (Vorlage auf der Homepage) PDF und LaTeX-Sourcen an Betreuer Vortrag 15 Minuten mit anschließender Diskussion PowerPoint oder LaTeX (Vorlage auf der Homepage) Blockveranstaltungen Anwesenheitspflicht bei allen Veranstaltungen

5 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 5 Ablauf des Seminars Themenauswahl Themen an Betreuer gebunden Recherche Empfohlene Literatur Eigenständige Recherche Ausarbeitung Vortrag

6 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 6 Meilensteine Themenauswahl (heute) Ausarbeitung Vorstellung des Themas und Gliederung(Di., 11. November) Erste ausformulierte Fassung (Di., 02. Dezember) Endgültige Fassung (Fr., 19. Dezember) Vortrag Erste Version (Di., 13. Januar) Endgültige Fassung(Di., 20. Januar) Vortrag Ende Januar

7 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung Benotung 50% der Note für die Ausarbeitung 50% der Note für die Präsentation Anrechenbarkeit: Master: 3 LP Diplom: Benoteter Seminarschein Deadlines sind hart Plagiate führen zu sofortigem Ausschluss 7

8 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 8 Übersicht Formale Randbedingungen Verteilung der Themen Hinweise zur Ausarbeitung Hinweise zum Vortrag

9 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 9 Form der Ausarbeitung Ausarbeitung ist wissenschaftliche Arbeit Keine Umgangssprache Keine erste Person Verwendete Literatur referenzieren (Literaturverzeichnis) Zitate kennzeichnen und referenzieren (mit Seitenangabe) Konsistenz Einheitliche Verwendung von Symbolen Einheitliche Verwendung von Fachtermini Abkürzungen erklären (nur gebräuchliche verwenden) LaTeX „richtig“ benutzen (siehe Vorlage) Es lohnt sich, LaTeX jetzt (vernünftig) zu lernen!

10 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 10 Erste Gliederung Grobe Struktur / Aufbau der Ausarbeitung (und des Vortrags) Sortieren der eigenen Gedanken / des gelesenen Materials Soll Kommunikation mit Betreuer erleichtern Name und Reihenfolge der Abschnitte Nur ein paar Stichpunkte für jeden Abschnitt Eventuell prägnante Formeln Keine ausformulierten Sätze!

11 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 11 Beispielhafte Gliederung I Einleitung Kontext / Anwendungsgebiete Eventuell Aufbau vom Rest der Ausarbeitung II Problemstellung Wenn möglich, erst ab hier Formeln III Lösungen A Erster Ansatz B Zweiter Ansatz IV Gegenüberstellung / Vergleich Vor- / Nachteile etc. V Zusammenfassung und Ausblick Noch einmal kurz wiederholen, was behandelt wurde 1, 2 Sätze pro Abschnitt (ohne Einleitung) Fazit: Welche Variante besser? Warum? Welche sollte daher bevorzugt werden? Wo liegen noch offene Probleme?

12 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 12 Grafiken in Ausarbeitung Wenn möglich, Vektorgrafiken verwenden Falls doch Pixelgrafiken, diese sinnvoll skalieren Auf Qualität der verwendeten Bilder achten Beschriftung in Sprache der Ausarbeitung Graphen vollständig beschriften (Achsen!) Auch Grafiken müssen korrekt referenziert werden Auf jede Tabelle, Grafik, etc. im Text Bezug nehmen Unterschriften von Tabellen, Grafiken, etc. in ganzen Sätzen (Punkte!)

13 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 13 Übersicht Formale Randbedingungen Verteilung der Themen Hinweise zur Ausarbeitung Hinweise zum Vortrag

14 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 14 Inhalt eines Vortrages Vor dem Vortrag zu beachten: Wer hört zu? Welches Wissen kann vorausgesetzt werden? Was ist das Ziel des Vortrages? Welche Informationen sollen „hängenbleiben“? Wissenschaftlicher Vortrag = keine Umgangssprache

15 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 15 Vortragslänge Zeitbeschränkung beachten! (15 Min.) Aber: Vortrag sollte auch nicht zu kurz sein Viele Informationen Wenig Zeit  Konzentration auf das Wesentliche

16 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 16 Vortragsgliederung Beginn Beginnen mit Titel und Gliederungsübersicht (ca. 2 Folien) Einleitung und Motivation (1-2 Folien) Hauptteil Schluss Zusammenfassung und Ausblick (ca. 2 Folien) Mit einem Dank für die Aufmerksamkeit schließen Faustregel: Mind. mit 1 bis 1,5 Minuten pro Folie rechnen

17 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 17 Gestaltung von Folien (I) Vorlage verwenden Klare, einheitliche Gestaltung (Konsistenz) Wenige Punkte pro Folie (nur Schlagworte) Jeden Punkt auf einer Folie ansprechen Nie mit einer ganz leeren Folie beginnen Keine „Doppelüberschriften“

18 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 18 Gestaltung von Folien (II) Viele Grafiken und Bilder benutzen So wenig Formeln wie möglich Farben Verdeutlichung von Zusammenhängen Achtung: Farben haben auch Symbolwerte Rahmen Name des Vortragenden Seitenzahl Animationen, Seitenübergänge, etc. gut wenn sinnvoll, ansonsten weglassen

19 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 19 Folien – Schriftarten und -größen 8 Punkt 12 Punkt 18 Punkt 20 Punkt 24 Punkt 28 Punkt 32 Punkt 36 Punkt 40 Punkt 8 Punkt 12 Punkt 18 Punkt 20 Punkt 24 Punkt 28 Punkt 32 Punkt 36 Punkt 40 Punkt Dieser Text ist zu klein. Serifenlose Schrift (links) Mind. 18 Punkt

20 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 20 Folien – Negatives Beispiel (I)

21 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 21 Folien – Negatives Beispiel (II)

22 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung 22 Vortragsstil Frei und flüssig sprechen Zuschauer ansehen Reaktionen der Zuhörer beachten Seitlich neben der Projektionsfläche stehen (freie Sicht) Hände nicht in den Taschen An der Projektionsfläche erklären Vortrag planen und üben


Herunterladen ppt "KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Von Big Data zu Data Science:"

Ähnliche Präsentationen


Google-Anzeigen