Web Analytics

Lehrinhalte

In der Lehrveranstaltung werden verschieden Methoden der Sammlung und Analyse von Webdaten behandelt. Das Seminar unterteilt sich in drei Abschnitte:
1) Statistische Analyse von Daten aus verfügbaren Datenquellen wie die automatisch über Server Logging und User-Tracking erhobenen Datensätze.
2) Analyse und Auswertung von dynamischen Datenquellen
3) Einsatz von intelligenten Algorithmen zur Datengewinnung wie Recommender Systeme

Lernergebnisse der LV

Studierende sind in der Lage vorhandene Logdaten von Webservern und von BenutzerInnenverhalten zu analysieren.
Tiefergehende Kenntnisse über verschiedene Ansätze von Programmiersprachen (zum Beispiel prozedural, objektorientiert, funktional, parallel) werden erlangt. Im Speziellen sind ihr/ihm spezielle Sprachdetails (Speicherallokation, Pointerarithmetik unter C) ein Begriff. Unter Anderem beherrscht sie/er sowohl die Verwendung von Pattern Matching mittels Regular Expressions zur effizienten Textverarbeitung sowie die Automatisierung von Abläufen mit Hilfe von dynamischen Skriptsprachen.

Empfohlene oder verpflichtende Fachliteratur und andere Lernressourcen bzw. –instrumente

Bücher: The C Programming Language. Brian W. Kernighan, Dennis Ritchie, Prentice Hall
Programming in Python 3. Mark Summerfield. Addison-Wesley Longman 2008
Dive Into Python 3. Mark Pilgrim, APres; HTML5: Up and Running, Mark Pilgrim O'Reilly 2010

Art der Vermittlung

3 ECTS Seminar

Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Web Engineering 4, Software Engineering 4

Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

VO, UE: LV-immanenter Prüfungscharakter