Artesis Plantijn Hogeschool Antwerpen
Wetenschap en Techniek
campus Spoor Noord Ellermanstraat
Ellermanstraat 33 - 2060 Antwerpen
wt@ap.be
Big-Dataverwerking 335058/2189/2122/1/17
Studiegids

Big-Dataverwerking 3

35058/2189/2122/1/17
Academiejaar 2021-22
Komt voor in:
  • Bachelor in het energiemanagement, trajectschijf 3
Dit is een enkelvoudig opleidingsonderdeel.
Studieomvang: 3 studiepunten
Titularis: Casteels Jan
Andere co-titularis(sen): Peeters Michaƫl
Onderwijstalen: Nederlands
Kalender: Semester 1
Dit opleidingsonderdeel wordt gequoteerd op 20 (tot op een geheel getal).
Mogelijke grensdata voor leerkrediet: 15.10.2021 (1ste semester)
Tweede examenkans: niet mogelijk.
Tolereerbaarheid: Dit opleidingsonderdeel is tolereerbaar onder de voorwaarden van de opleiding waarvoor je bent ingeschreven.
Totale studietijd: 78,00 uren

Waarschuwing

Deze informatie is onder voorbehoud van de verdere evolutie van de Coronamaatregelen.

Volgtijdelijkheid

eerder ingeschreven voor Big-Dataverwerking 1 OF eerder ingeschreven voor Big Data verwerking A OF eerder ingeschreven voor Energiebeheer A.

Korte omschrijving


Na het volgen en het uitvoeren van de gevraagde opdrachten moet de student in staat zijn om zelf data inzichtelijk te maken.
Een verhaal te vertellen aan de hand van de data die hem wordt aangeleverd (digital story telling).

Gebruik BI-tools
strutureren en gebruiken van datasets
Digital story telling technieken

OLR-Leerdoelen (lijst)

01. CONCEPTUELE ANALYSE
De student kent de basisinstructies van VBA om op een geprogrammeerde manier het verloop van zijn programma te sturen.
De student kent de basisinstructies om tekstbestanden en andere excelbestanden te lezen en/of te wijzigen.
02. CONCEPTKEUZE
De student is in staat om eenvoudige programma's te maken om het verwerken van grote databestanden te automatiseren.
03. ONTWERP
De student is in staat om voldoende veiligheden in te bouwen in zijn programma en een verkeerdelijk gebruik van zijn programma te voorkomen.
De student kent de Excel-technieken data te selecteren uit een databank en hieruit grafieken te maken en aan te passen.
De student kent de Excel-technieken om op basis van relatieve en absolute adressering formules op te stellen (met ingebouwde functies).
06. VERBETERING
De student is in staat om een (eenvoudig) probleem volledig te analyseren en een gestructureerd programma te schrijven in VBA om tot een geautomatiseerde oplossing te komen voor het probleem.

Leerinhoud

In deze cursus worden de studenten geconfronteerd met het verwerken van grotere hoeveelheden data en bestaat de opdracht erin deze inzichtelijk te maken. Hiervoor wordt een BI tool gebruikt (Tableau, Power BI, Grafana, ...). De studenten gaan aan de slag om op basis van een project te ontdekken wat de verschillende mogelijkheden zijn van de tools en visualisatiemogelijkheden. Hierbij wordt data cleaning en structurering belangrijk en hergebruikt vanuit de lessen Big data 1 en 2.

Studiematerialen (tekst): Verplicht

Gebruik BI-tools
strutureren en gebruiken van datasets
Digital story telling technieken

Digitaal leerplatform.

Onderwijsorganisatie

Examentijd
Voorziene tijd voor toetsing2,00 uren
Werkvormen
Hoor- en/of werkcolleges26,00 uren
Werktijd buiten de contacturen50,00 uren

Toetsing (lijst)

Evaluatie(s) voor beide examenkansen, niet herhaalbaar in tweede examenkans
MomentVorm%Opmerking
AcademiejaarVaardigheidstoets hands on permanent (Permanente evaluatie)100,00De student wordt beoordeeld op basis van de ingediende rapporten en werken. De werken dienen tijdig ingediend te worden (zie digitaal leerplatform voor extra informatie). Permanente evaluatie aan de hand van de ingeidnede werken en een eindevaluatie van een opdracht.
Geen tweede zit mogelijk

Toetsing (tekst)

geen tweede zit mogelijk.