University of Colorado Boulder
Ethische Fragen in der Datenwissenschaft

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University of Colorado Boulder

Ethische Fragen in der Datenwissenschaft

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(37 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 23 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Was Sie lernen werden

  • Die Lernenden sind in der Lage, ethische Situationen zu erkennen und zu bewältigen, die in ihrer beruflichen Laufbahn auftreten können.

  • Die Lernenden werden in der Lage sein, ethische Rahmenwerke anzuwenden, um ethische Herausforderungen zu analysieren.

  • Die Lernenden werden mit den wichtigsten Anwendungen der Datenwissenschaft vertraut sein, die häufig mit ethischen Fragen verbunden sind.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Philosophie
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Algorithmen
  • Kategorie: Datenschutz
  • Kategorie: Ethik

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Quizzes

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Wichtige Fähigkeiten für Data Science
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Dieses Modul beginnt mit einer Einführung in den Kurs, einschließlich der Motivation für das Thema, der Kursziele, der Themen, die im Kurs behandelt werden, und der Erwartungen an die Studenten. Anschließend werden die drei ethischen Rahmenwerke besprochen, die am häufigsten auf ethische Diskussionen in den Bereichen Datenwissenschaft und Informatik angewendet werden: Kantianismus/Deontologie, Tugendethik und Utilitarismus. Anhand von Fallstudien werden die Anwendung und die Eigenschaften dieser Rahmenwerke veranschaulicht.

Das ist alles enthalten

5 Videos6 Lektüren1 Quiz3 Diskussionsthemen

Dieses Modul beginnt mit einigen Hintergrundinformationen über das Internet, das die Grundlage für die meisten der Themen bildet, die wir in diesem Kurs behandeln. Anschließend werden die beiden grundlegenden ethischen Fragen bei der Nutzung des Internets, nämlich Datenschutz und Sicherheit, im Zusammenhang mit der Datenwissenschaft erörtert. Es wird eine Reihe von realen Fallstudien und Beispielen für beide Themen durchgespielt, um die Vielfalt der Probleme zu verdeutlichen.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren1 Quiz1 peer review2 Diskussionsthemen

Dieses Modul bietet einen Einblick in die ethischen Fragen des Berufs und des Arbeitsplatzes in der Datenwissenschaft (im Gegensatz zu den technischen Themen der Datenwissenschaft). Es beginnt mit der Erörterung von zwei hochrelevanten berufsethischen Kodizes, die von Berufsverbänden der Statistik und der Informatik stammen. Anschließend wird eine Reihe aktueller ethischer Probleme am Arbeitsplatz in Technologieunternehmen behandelt. Ein wichtiger Teil dieses Moduls ist die Befragung eines Datenwissenschaftlers zu ethischen Fragen, die er in seiner Karriere erlebt hat.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Quiz1 peer review1 Diskussionsthema

Algorithmische Voreingenommenheit ist vielleicht das Thema, das man am meisten mit ethischen Fragen in der Datenwissenschaft in Verbindung bringt. In diesem Modul werden zunächst einige allgemeine Hintergrundinformationen zum Thema algorithmische Voreingenommenheit gegeben und verschiedene Ansichten über die Vor- und Nachteile algorithmischer gegenüber menschlicher Entscheidungsfindung erörtert. Anschließend wird eine Reihe von Beispielen für algorithmische Voreingenommenheit in Bezug auf Geschlecht und Rasse besprochen, was eine besonders wichtige Klasse von Fällen algorithmischer Voreingenommenheit ist. Der letzte Teil des Moduls befasst sich mit dem vielleicht bekanntesten und am meisten diskutierten Beispiel für algorithmische Entscheidungsfindung und Voreingenommenheit, der Gesichtserkennung.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 Quiz1 peer review1 Diskussionsthema

Die Datenwissenschaft wird in einer Vielzahl von wichtigen Anwendungsbereichen eingesetzt, die jeweils ihre eigenen ethischen Fragen aufwerfen. Dieses Modul konzentriert sich auf einen Anwendungsbereich, der sowohl besonders wichtig ist als auch eine Fülle von ethischen Fragen aufwirft: medizinische Anwendungen. Dabei geht es um aktuelle Fragen im Zusammenhang mit Gesundheitsdatenbanken und dem Einsatz künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen sowie um eher futuristische Themen wie Gen-Editing und neurologische Eingriffe. Das Modul schließt mit einem entscheidenden Thema, das jeder Beruf im Bereich der Datenwissenschaft berücksichtigen sollte: die Auswirkungen der Bereiche Datenwissenschaft und Informatik auf die Zukunft der menschlichen Arbeit.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren1 peer review3 Diskussionsthemen

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (18 Bewertungen)
Bobby Schnabel
University of Colorado Boulder
4 Kurse5.150 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden

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37 Bewertungen

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IB
5

Geprüft am 17. Sep. 2022

MQ
4

Geprüft am 11. Juli 2022

RS
5

Geprüft am 12. Juni 2021

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Häufig gestellte Fragen