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| Shortcut
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D8
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| Name(DE)
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Domäne 8 des BMHI-LZK V1
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| Name(EN)
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domain 8 of BMHI-LOC V1
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| Description(DE)
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| Description(EN)
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Accessing, managing and mining biomedical big data
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| Catalogue
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BMHI-Version-1
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| Didactic Note
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Learning Objectives of this Domain
Click on [Ausklappen], to see the learning objectives of this domain.
Ausklappen
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8.1 |
D8 |
Basics of data representation and data analysis of primary and secondary data sources, principles of data mining, data warehouses, knowledge management |
name & clarify |
apply |
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VS-PIN-118
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| ➔ |
8.1.1 |
D8 |
Database queries |
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perform |
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LZ-PIN 31130 |
VS-PIN 2130, VS-PIN-119
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| ➔ |
8.1.2 |
D8 |
Measures to ensure high data quality |
name & explain |
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LZ-PIN 31130 |
VS-PIN 2131, VS-PIN-120
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| ➔ |
8.1.3 |
D8 |
Scenarios for telemedical applications and their underlying conditions |
name & clarify |
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LZ-PIN 31130 |
VS-PIN-113
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| ➔ |
8.2 |
D8 |
Methods of practical informatics/computer science, especially on programming languages, software engineering, data structures, database management systems, information and system modelling tools, information systems theory and practice, knowledge engineering, (concept) representation and acquisition, software architectures. |
name & clarify |
apply |
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VS-PIN 2132
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| ➔ |
8.3 |
D8 |
Methods of theoretical computer science, e.g. complexity theory, encryption / security |
name & clarify |
apply |
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VS-PIN 2133
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| ➔ |
8.4 |
D8 |
Methods of technical informatics/computer science, e.g. network architectures and topologies, telecommunications, wireless data transmission technologies, virtual reality, multimedia |
name & clarify |
apply |
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VS-PIN-121
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| ➔ |
8.4.1 |
D8 |
Important standards of medical informatics |
name & clarify |
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LZ-PIN 31136 |
VS-PIN 2134
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| ➔ |
8.5 |
D8 |
Theorems and methods of algebra, analysis, logic, numerical mathematics, probability theory and statistics, cryptography that are essential for BMHI |
name & clarify |
apply |
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VS-PIN 2135
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| ➔ |
8.6 |
D8 |
Policies, ethical, regulatory and social aspects of Big Data processing. |
name & clarify |
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VS-PIN 2136
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Lernziele dieser Domäne
Klicke auf [Ausklappen], um die Lernziele der Domäne zu sehen.
Ausklappen
| ➔ |
8.1 |
D8 |
Die Studierenden können Grundlagen der Datenrepräsentation und Datenanalyse von primären und sekundären Datenquellen, Prinzipien des Data Mining, Data Warehouses, Knowledge Management |
nennen & erläutern |
anwenden |
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VS-PIN-118
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| ➔ |
8.1.1 |
D8 |
Die Studierenden können Datenbankabfragen |
|
durchführen |
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LZ-PIN 31130 |
VS-PIN 2130, VS-PIN-119
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| ➔ |
8.1.2 |
D8 |
Die Studierenden können Maßnahmen zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität |
nennen & erklären |
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LZ-PIN 31130 |
VS-PIN 2131, VS-PIN-120
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| ➔ |
8.1.3 |
D8 |
Die Studierenden können Einsatzszenarien für telemedizinische Anwendungen und deren Rahmenbedingungen |
benennen & erläutern |
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LZ-PIN 31130 |
VS-PIN-113
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| ➔ |
8.2 |
D8 |
Die Studierenden können Methoden der praktischen Informatik, insbesondere zu Programmiersprachen, Software-Engineering, Datenstrukturen, Datenbankmanagementsysteme, Informations- und Systemmodellierungstools, Informationssystem-Theorie und -Praxis, Knowledge Engineering, (Konzept-)Darstellung und Beschaffung, Software-Architekturen |
nennen & erläutern |
anwenden |
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VS-PIN 2132
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| ➔ |
8.3 |
D8 |
Die Studierenden können Methoden der theoretischen Informatik, z.B. Komplexitätstheorie, Verschlüsselung/Sicherheit |
nennen & erläutern |
anwenden |
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VS-PIN 2133
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| ➔ |
8.4 |
D8 |
Die Studierenden können Methoden der technischen Informatik, z.B. Netzwerkarchitekturen und -topologien, Telekommunikation, Technologien der drahtlosen Datenübertragung, Virtual Reality, Multimedia |
nennen & erläutern |
anwenden |
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VS-PIN-121
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| ➔ |
8.4.1 |
D8 |
Die Studierenden können wichtige Standards der Medizinischen Informatik |
benennen & erläutern |
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LZ-PIN 31136 |
VS-PIN 2134
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| ➔ |
8.5 |
D8 |
Die Studierenden können für BMHI wesentliche Theoreme und Verfahren der Algebra, Analyse, Logik, numerische Mathematik, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, Kryptographie |
nennen & erläutern |
anwenden |
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VS-PIN 2135
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| ➔ |
8.6 |
D8 |
Die Studierenden können ethische, politische, regulatorische und soziale Gesichtspunkte für den Umgang mit Big Data |
nennen & erläutern |
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VS-PIN 2136
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