Sensordaten sind allgegenwärtig und ständig verfügbar. Im Haushalt begegnen wir Sensordaten in Form von Temperaturdaten, Stromzählerdaten, etc., unsere Smart-Watch liefert Puls- und Sauerstoffsättigungswerte und das Smartphone erfasst unsere Standortdaten. In Rohform, d.h. als abgetastete numerische Werte, sind die Daten oft von wenig Wert und erst durch die Verarbeitung und Analyse erzeugen sie einen Mehrwert. So können mit Strommessungen vom Smartmeter unerwünschte elektrische Verbraucher detektiert oder mit den Standortdaten vieler Nutzer Verkehrsstaus vorhergesagt werden.
In diesem Wissensnugget zeigen wir anhand einfacher Beispiele auf, wie Rohdaten von Sensoren verwendet werden können, um in der Praxis relevante Entscheidungen treffen zu können.
https://moodle.ost.ch/course/view.php?id=4735
| Metadaten | |
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| Version | |
| Bloomsche Taxonomy | |
| Sprache | |
| Anzahl Lektionen | 4 |
| Art des Unterrichts | |
| Voraussetzungen |
Es ist lediglich mathematisches Grundwissen aus der Sekundarstufe 1 und maximal BMS Niveau erforderlich. |
| Vorbereitungen, Bedingungen |
PC |
| Lernziele |
Die Studierenden …
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| Autor | Frick Klaus |
| Co-Autor:innen |
Christoph Würsch |
| Original-Studiengang |
Kein
0. Semester |
| Dateien | |
| Zip-Datei |
 2615 (Typ: application/zip)
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