Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Wissensmanagement in der Bioinformatik

Semesterprojekt: Datenerhebung und Analyse menschlicher Prozesse

Arik Ermshaus

Veranstaltung

Tragbare Sensoren in Smartphones produzieren große Datenmengen, die Aufschluss über menschliche Prozesse geben können. Einige Forschungsbereiche nutzen solche Daten, um Bewegungsabläufe, Stress oder auch Schlafzustände zu erkennen. Domänenexperten hilft die datengetriebene Identifikation dieser Prozesse mithilfe Sensoren, um sie zu konzeptualisieren sowie Trends und Anomalien zu erkennen.

In diesem Semesterprojekt sollen verschiedene menschliche Prozesse mithilfe von Sensoren in Smartphones aufgenommen, annotiert und analysiert werden. Die Studierenden sollen dabei in Gruppen einen gegebenen menschlichen Prozess aufnehmen, annotieren und ihr Vorgehen protokollieren. Ferner soll der entstandene Datensatz mit Techniken der Zeitreihenanalyse vorverarbeitet sowie analysiert werden.

Termine (in Präsenz)

Der Einführungstermin findet am 18.10.2022, 11:00 bis 15:00 Uhr in 4.112 (RUD25) statt. Hier wird das Semesterprojekt vorgestellt und eine Einführung in den Themenbereich gegeben. Im Anschluss werden Teams von Studierenden gebildet und Themen vergeben.

Wichtig: Für die Teilnahme am Kurs ist die vollständige Anwesenheit an diesem ersten Termin erforderlich. Im Semester werden an den Terminen neue Aufgaben vorgestellt, Fragestunden abgehalten und Ergebnisse präsentiert.

Gruppe 1 Dienstag 11 - 15 Uhr RUD25, 4.112

Organisatorisches

  • Die Einschreibung zur Übung muss in Agnes erfolgen
  • Das Moodle-Passwort wird beim ersten Termin kommuniziert
  • Die Kurskommunikation sowie Gruppenbildung erfolgt über Moodle

Voraussetzungen

Voraussetzung für den Besuch sind gute Programmierkenntnisse in einer Hochsprache (Python, Java, C++), Interesse an der Erhebung und Analyse von Sensordaten, sowie Problemstellungen der Zeitreihenanalyse. Es wird empfohlen, Python zur Datenanalyse zu benutzen und sich ggf. während des Semesterprojektes in die Programmiersprache sowie Softwarebibliotheken einzuarbeiten. Hierzu wird es unterstützend Beispiele geben.