FIDP - Lernfeld 10c
LS 10.2: Datenexploration und Visualisierung
| Lernfeld | Bildungsgang | Ausbildungsjahr |
|---|---|---|
| LF 10c:\(\newline\)Werkzeuge des maschinellen Lernens einsetzen | Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse (FIDP) | 3 |
Kompetenzformulierung
"Die Schülerinnen und Schüler verfügen über die Kompetenz, maschinelles Lernen zur Problemlösung anzuwenden und den Lernfortschritt des Entscheidungssystems zu begleiten".
Die Schülerinnen und Schüler stellen Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens dar. Auf dieser Basis entscheiden sie über die betriebswirtschaftlich sinnvolle Eignung maschinellen Lernens bezüglich kundenspezifischer Problemstellungen.
Sie führen die benötigten Daten zusammen. Dazu analysieren sie freie und kommerzielle Datenquellen und wählen diese nach Eignung zur Lösung der Aufgabe durch maschinelles Lernen aus. Die Schülerinnen und Schüler berücksichtigen datenschutzrechtliche, moralische und wirtschaftliche Aspekte.
Sie legen für die Aufgabenstellung maschinellen Lernens adäquate Werkzeuge und Systeme fest.
Sie bereiten das ausgewählte System technisch vor und implementieren die Schnittstellen zum Datenimport.
Die Schülerinnen und Schüler überwachen die technische Funktionsfähigkeit im Hinblick auf den Lernfortschritt des Systems.
Sie reflektieren die Wirksamkeit des angelernten Entscheidungssystems. Dabei diskutieren sie auch datenschutzrechtliche, moralische und wirtschaftliche Aspekte.
| Curricularer Bezug | Titel der Lernsituation (Kurzfassung) | Geplanter Zeitrichtwert |
|---|---|---|
| Rahmenlehrplan für Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse in der Fassung vom 13.12.2019, S. 27 | LS 10.2: Datenexploration und Visualisierung | 7 Unterrichtsstunden |
Handlungssituation
Eine der ersten Kunde der neu eingeführten Abteilung "Daten- und Prozessanalyse" der ChangeIT GmbH ist eine große berufsbildenden Schule.
Diese Schule möchte gerne die Leistungsdaten eines Jahrgangs ausgewertet haben. Diese Daten liegen sowohl als csv, xml und json vor.
Handlungsergebnis
- Statistische Grunddaten des Datensatzes
- Visualisierung einiger Zusammenhänge
Vorausgesetzte Fähigkeiten und Kenntnisse
| Handlungskompetenz(Fachkompetenz und Personale Kompetenz) | Inhalte | Sozialform/Methoden | |
|---|---|---|---|
| Informieren bzw. Analysieren | - Daten und ihre Darstellung in unterschiedlichen Formaten | - Analysieren der zur Verfügung gestellten Daten - Informieren sich über die Berechnung statistischer Grunddaten | - Einzelarbeit - Plenum |
| Planen / Entscheiden | - Arbeiten mit Python Paketen | - Auswahl eines Datensatzes -Einlesen des Datensatzes mit einem Python Programm | - Einzelarbeit |
| Durchführen | - Umwandeln und Zusammenfassen von Daten - grafische Darstellung von Datenmengen | - Bereinigen der Daten - Vorbereiten der Daten für die statistische Auswertung - Erheben der statistischen Grunddaten - Visualisieren der Daten | - Einzelarbiet |
| Kontrollieren / Bewerten | - Eignung unterschiedlicher grafischer Darstellungsformen | - Bewerten des Ergebnisses hinsichtlich der urspünglichen Fragestellung | - Einzelarbeit - Plenum |
| Reflektieren | - Kritikfähigkeit | - Aussagekraft der statistischen Grunddaten | - Plenum |
Arbeitsmaterialien / Links
Schulische Entscheidungen
- Die Ermittlung der statistischen Grunddaten und das erzeugen der Diagramm erfolgt mittels der Programmiersprache Python und der Entwicklungsumgebung VS Code.