Ziele der Weiterbildung

Im Fokus der Weiterbildung Data Science Masterclass - Autonomes Fahren steht die Vermittlung von Kenntnissen und Fähigkeiten im Bereich der Datenwissenschaften, speziell im Kontext des autonomen Fahrens. Die Inhalte umfassen die Grundlagen der Datenwissenschaft und das Programmieren mit Python, ergänzt durch Big-Data-Technologien und Software Engineering für Datenwissenschaften. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf IT-Sicherheit und Datenschutz, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten. Die Architektur für autonomes Fahren wird ebenso behandelt wie die praktische Anwendung in einer Fallstudie zu Lokalisierung, Bewegungsplanung und Sensor-Fusion. Ein Seminar zu Data Science und Gesellschaft rundet die Weiterbildung ab und bietet Einblicke in die gesellschaftlichen Auswirkungen der Datenwissenschaften.


Inhalte der Weiterbildung

Data Science
  • Einführung in die Data Science
  • Anwendungsfälle und Leistungsbewertung
  • Vorbehandlung von Daten
  • Verarbeitung von Daten
  • Ausgewählte mathematische Techniken
  • Ausgewählte Techniken künstlicher Intelligenz
Programmieren mit Python
  • Einführung in die Programmiersprache Python
  • Objektorientierte Konzepte in Python
  • Behandlung von Ausnahmen und Fehlern
  • Das Ökosystem der Python-Bibliothek
  • Umgebungen und Paketmanagement
  • Dokumentation und Prüfung
  • Versionskontrolle 
Big-Data-Technologien
  • Datentypen und Datenquellen
  • Datenbanken
  • Moderne Speicher-Frameworks
  • Datenformate
  • Verteilte Datenverarbeitung
Software Engineering für Datenwissenschaften
  • Agile Projektleitung
  • DevOps
  • Softwareentwicklung
  • API
  • Vom Modell zur Produktion
IT-Sicherheit und Datenschutz
  • Datenschutz und Privatsphäre
  • Bausteine der IT-Sicherheit
  • IT-Sicherheitsmanagement
  • Kryptographiekonzepte
  • Kryptographie-Anwendungen
Architekturen für Autonomes Fahren
  • Architekturmuster eines selbstfahrenden Autos
  • Wahrnehmung und Bewegungssteuerung
  • Soziale Auswirkungen autonomer Fahrzeuge
Fallstudie: Lokalisierung, Bewegungsplanung und Sensor-Fusion
  • Algorithmen zur Lokalisierung und Navigation
  • Sensorfusionsverfahren zur Lokalisierung und Objektverfolgung
  • Bewegungsplanungsalgorithmen
Seminar: Data Science und Gesellschaft
  • In diesem Modul werden die Weiterbildenden über die aktuellen gesellschaftlichen und politischen Auswirkungen der Anwendung von datenwissenschaftlichen Modellen nachdenken. Zu diesem Zweck werden relevante Themen durch Artikel vorgestellt, die von den Weiterbildenden in Form eines schriftlichen Aufsatzes kritisch bewertet werden.