Der Micro Degree Lernpfad „Data Literacy“ vermittelt zentrale Kompetenzen entlang des gesamten Datenprozesses – von der Datenerhebung mit Sensoren über den verantwortungsvollen und ethisch reflektierten Umgang mit Daten bis hin zur Analyse großer Datensätze mit Methoden des Data Mining. Der Lernpfad richtet sich an Studierende und MINT-Interessierte, die Daten verstehen, kritisch einordnen und praktisch nutzen möchten.
Ihr erwerbt zunächst ein grundlegendes Verständnis des Datenlebenszyklus, einschließlich Datenschutz, Datenmanagement und Dateninterpretation, und wertet reale Datensätze mithilfe vonPython in Jupyter Notebooks aus.
Aufbauend darauf lernt Ihr, Sensoren zur Erfassung von Umwelt- und Messdaten einzusetzen, Daten selbstständig zu erheben, auszulesen und bereitzustellen sowie deren Nutzung im Kontext von Citizen Science zu reflektieren.
Abschließend werden im Kurs Data Mining zentrale Verfahren des überwachten und unüberwachten Lernens vorgestellt und praktisch angewendet. Dabei werden auch die fachlichen und ethischen Grenzen datengetriebener Analysen thematisiert.
Der Micro Degree Lernpfad verbindet praxisnahes Arbeiten mit methodischem Wissen und befähigt Euch dazu, Daten kompetent in Bildung, Wissenschaft und Gesellschaft einzusetzen.
Bescheinigungen:
Ihr erhaltet ein Micro Degree Zertifikat, wenn Ihr durch die Bearbeitung der Übungsaufgaben und Quizze mindestens 60% der Gesamtpunktzahl in allen Kursen erreicht habt.
Bearbeitungszeit:
Insgesamt beträgt die Bearbeitungszeit aller drei Kurse des Micro Degrees etwa 40-45 Stunden.
Die Kurse wurden ursprünglich von der TH Köln für den KI-Campus entwickelt und für den MINT-Campus an eine neue Zielgruppe angepasst.
Der Stifterverband ist die Gemeinschaftsinitiative von Unternehmen und Stiftungen, die als einzige ganzheitlich in den Bereichen Bildung, Wissenschaft und Innovation berät, vernetzt und fördert.
Ich empfehle die Micro-Degree-Reihe der TH Köln, weil sie fundiertes Datenverständnis mit praxisnaher Anwendung verbindet und den gesamten Datenlebenszyklus verständlich und strukturiert vermittelt. Sie schafft damit eine zentrale Grundlage für den reflektierten und kompetenten Umgang mit Daten im KI-Zeitalter.
