Post on 06-Apr-2015
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KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg undnationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu
Von Big Data zu Data Science:
Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Seminar
2 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Übersicht
Verteilung der Themen
Formale Randbedingungen
Hinweise zur Ausarbeitung
Hinweise zum Vortrag
3 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Übersicht
Verteilung der Themen
Formale Randbedingungen
Hinweise zur Ausarbeitung
Hinweise zum Vortrag
4 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Formale Anforderungen
Schriftliche Ausarbeitung5 Seiten, zweispaltigLaTeX (Vorlage auf der Homepage)PDF und LaTeX-Sourcen an Betreuer
Vortrag15 Minuten mit anschließender DiskussionPowerPoint oder LaTeX (Vorlage auf der Homepage)Blockveranstaltungen
Anwesenheitspflicht bei allen Veranstaltungen
5 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Ablauf des Seminars
ThemenauswahlThemen an Betreuer gebunden
RechercheEmpfohlene LiteraturEigenständige Recherche
Ausarbeitung
Vortrag
6 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Meilensteine
Themenauswahl (heute)
AusarbeitungVorstellung des Themas und Gliederung (Di., 11. November)Erste ausformulierte Fassung (Di., 02. Dezember)Endgültige Fassung (Fr., 19. Dezember)
VortragErste 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 LPDiplom: Benoteter Seminarschein
Deadlines sind hart
Plagiate führen zu sofortigem Ausschluss
8 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Übersicht
Formale Randbedingungen
Verteilung der Themen
Hinweise zur Ausarbeitung
Hinweise zum Vortrag
9 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Form der Ausarbeitung
Ausarbeitung ist wissenschaftliche ArbeitKeine UmgangsspracheKeine erste PersonVerwendete Literatur referenzieren (Literaturverzeichnis)Zitate kennzeichnen und referenzieren (mit Seitenangabe)
KonsistenzEinheitliche 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
Erste Gliederung
Grobe Struktur / Aufbau der Ausarbeitung (und des Vortrags)
Sortieren der eigenen Gedanken / des gelesenen MaterialsSoll Kommunikation mit Betreuer erleichtern
Name und Reihenfolge der AbschnitteNur ein paar Stichpunkte für jeden AbschnittEventuell prägnante FormelnKeine ausformulierten Sätze!
11 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
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
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
Übersicht
Formale Randbedingungen
Verteilung der Themen
Hinweise zur Ausarbeitung
Hinweise zum Vortrag
14 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
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
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
Vortragsgliederung
BeginnBeginnen mit Titel und Gliederungsübersicht (ca. 2 Folien)Einleitung und Motivation (1-2 Folien)
Hauptteil
SchlussZusammenfassung 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
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
Plant
Controller
ActuatorSensor
Network Network
Gestaltung von Folien (II)
Viele Grafiken und Bilder benutzenSo wenig Formeln wie möglichFarben
Verdeutlichung von Zusammenhängen
Achtung: Farben haben auch SymbolwerteRahmen
Name des Vortragenden
SeitenzahlAnimationen, Seitenübergänge, etc. gut wenn sinnvoll
, ansonsten weglassen
19 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Folien – Schriftarten und -größen
8 Punkt
12 Punkt
18 Punkt20 Punkt24 Punkt28 Punkt
32 Punkt36 Punkt40 Punkt
8 Punkt
12 Punkt
18 Punkt20 Punkt
24 Punkt28 Punkt32 Punkt36 Punkt40 Punkt
Dieser Text istzu klein.Serifenlose Schrift (links)
Mind. 18 Punkt
20 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Folien – Negatives Beispiel (I)
21 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
Folien – Negatives Beispiel (II)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-100
-50
0
50
100
150
200
22 Von Big Data zu Data Science: Moderne Methoden der Informationsverarbeitung
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