LT-PIN 11203: Unterschied zwischen den Versionen

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|Thema-ID=1.2.3.
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|Name-DE=Prinzipien der Datenrepräsentation und Datenanalyse aus Primär- und Sekundärquellen, des Data Mining, der Data Warehouses und des Wissensmanagements (IMIA: 1.14)
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Version vom 29. Februar 2024, 09:03 Uhr


Learning Topic (LO)

Catalogue CMI-2021 | Kompetenzkatalog für Bachelor-Studiengänge der (Bio-)Medizinischen Informatik und des Medizinischen Informationsmanagements
Domäne D-PIN | Kapitel 1 des CMI-Kataloges
Toplevel Topic
Parent Topic LT-PIN 11200 | 1.2. (Medizinische Dokumentation und medizinisches Datenmanagement)
Topic-ID 1.2.3.
Name-DE Prinzipien der Datenrepräsentation und Datenanalyse aus Primär- und Sekundärquellen, des Data Mining, der Data Warehouses und des Wissensmanagements (IMIA: 1.14)
Name-EN



Learning Objectives of this Topic

 LO-IDDomainBeschreibungNiveau 1Niveau 2Niveau 3Niveau 4
LZ-PIN 400231.2.3.1Kapitel 1Die Studierenden kennen und verstehen die grundlegenden Begriffe der allgemeinen Terminologielehre und die Bedeutung von Ordnungssystemen für die medizinische Dokumentation. Sie kennen und verstehen Inhalt, Struktur und Anwendungsbereich der wichtigsten medizinischen Klassifikations- und Terminologiesysteme und können ausgewählte med. Ordnungssysteme praktisch anwenden.Apply & Analyse
LZ-PIN 400241.2.3.2Kapitel 1Die Studierenden kennen die Prinzipien objektorientierter Analyse und Datenmodellierung sowie die Unified Modelling Language und können diese anwenden. Sie können einen Problembereich in ein objektorientiertes Datenmodell überführen.Apply & Analyse
LZ-PIN 400251.2.3.3Kapitel 1Die Studierenden beherrschen die für den fachgerechten Einsatz von XML erforderlichen theoretischen Grundlagen. Sie sind in der Lage XML-Dateien mit den dafür geeigneten Werkzeugen zu erstellen, zu durchsuchen und zu bearbeiten.Apply & Analyse
LZ-PIN 400261.2.3.4Kapitel 1Die Studierenden kennen die wichtigsten Konzepte des Semantischen Webs und sind in der Lage einfache Sachverhalte in den auf XML basierenden Sprachen des Semantischen Webs zu modellieren.Apply & Analyse
LZ-PIN 400271.2.3.5Kapitel 1Studierende kennen Anwendungsszenarien und Architekturkonzepte von Data Warehouses, das Datenmodell, Speicherung und Anfragerealisierung im Warehouse und können typische Fragestellungen in Data Warehouses bearbeiten, d.h. Data-Warehouses entwerfen und betreiben.Apply & Analyse
LZ-PIN 400281.2.3.6Kapitel 1Die Studierenden kennen die wichtigsten Data-Mining-Verfahren für die Informationsextraktion aus strukturierten und unstrukturierten Daten und können diese selbständig auf typische Fragestellungen des Anwendungsgebiets anwenden.Apply & Analyse
LZ-PIN 400291.2.3.7Kapitel 1Die Studierenden kennen grundlegende Modelle des Wissensmanagements. Sie können die Bedeutung von Wissensmanagements für den Unternehmenserfolg beschreiben und in Anwendungsszenarien zielgerichtet Methoden des Wissensmanagements auswählen und gestalten.Apply & Analyse