Datenwissenschaft - Ethik mit R

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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenwissenschaft mit R“

Dozenten: Mine Çetinkaya-Rundel

Bei Mehr erfahren enthalten

1 Modul

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

13 Bewertungen

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

6 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Ethische Bedenken unter Berücksichtigung des Verwendungszwecks der Daten und des Datenschutzes kritisch bewerten
Ermitteln Sie Strategien, die zur Sicherung sensibler Daten umgesetzt werden können
Definieren Sie den Begriff „algorithmische Voreingenommenheit“ und machen Sie sich bewusst, in welchen Situationen diese auftreten kann

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Präsentation der Daten
Kategorie: Persönlich identifizierbare Informationen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Daten-Storytelling

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Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

Entwickeln Sie die ethische Denkweise, die jeder Datenwissenschaftler braucht. In diesem Kurs untersuchen Sie die realen Auswirkungen der Art und Weise, wie Daten gesammelt, analysiert und präsentiert werden, sowie die Rolle der Ethik bei der Gewährleistung von Fairness, Transparenz und Vertrauen. Anhand von Beispielen und Fallstudien lernen Sie, falsche Darstellungen in Visualisierungen, Algorithmen in Modellen und Datenschutzrisiken bei der Datenerfassung zu erkennen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, ethische Risiken zu erkennen, Rahmenwerke für eine verantwortungsvolle Datennutzung anzuwenden und fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Integrität Ihrer Analysen wahren.

Datenethik ist ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit mit Daten. In diesem Modul werden wir uns bewusst machen und diskutieren, wie Datenvisualisierungen irreführend sein können und welche Strategien es gibt, um solche Situationen zu vermeiden. Darüber hinaus werden wir uns mit dem Thema Datenschutz auseinandersetzen und kritisch darüber nachdenken. Abschließend werden wir den Begriff „algorithmische Verzerrung“ definieren und uns Situationen vor Augen führen, in denen diese Art von Verzerrung auftreten kann.

Das ist alles enthalten

5 Videos16 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Plug-in

5 VideosInsgesamt 44 Minuten

Willkommen1 Minute
Falsche Darstellung10 Minuten
Code Along :: Branchen und Dienstleistungen21 Minuten
Datenschutz5 Minuten
Algorithmische Verzerrung8 Minuten

16 LektürenInsgesamt 278 Minuten

Überblick über den Kurs10 Minuten
Treffen Sie Ihre Ausbilder10 Minuten
Machen Sie sich bereit zum Rechnen mit R und RStudio!10 Minuten
Ein Hinweis zu sensiblen Themen10 Minuten
Verzeichnis der Zitate und Quellen10 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden5 Minuten
Code Along :: Branchen und Dienstleistungen – Begleitmaterial10 Minuten
Code Along :: Branchen und Dienstleistungen – Begleitmaterial (vollständig)10 Minuten
Alberto Cairo – Wie Diagramme lügen58 Minuten
Moderne Datenwissenschaft mit R: Kapitel 8.1–8.510 Minuten
Moderne Datenwissenschaft mit R: Kapitel 8.610 Minuten
Moderne Datenwissenschaft mit R: Kapitel 8.7–8.1110 Minuten
Joy Buolamwini – „The Coded Gaze“: Algorithmische Voreingenommenheit entlarven10 Minuten
Cathy O’Neil – „Weapons of Math Destruction“60 Minuten
Safiya Umoja Noble – Eine Zukunft ohne die Algorithmen der Unterdrückung35 Minuten
Teilen Sie Ihre Lernerfahrung10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Datenethik-Quiz30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Abschließende Reflexion: Datenethik und Datenkompetenz10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Die richtige Botschaft durch Visualisierung vermitteln15 Minuten

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Dozenten

Mine Çetinkaya-Rundel

Duke University

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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.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 2. Okt. 2025

It is a perfect amalgamation of making you scratch your head and also holding your hand through all of the new information thrown at you.

Geprüft am 17. Okt. 2025

Nice and concise course about the ethics in data science. The information in this course is appliable not only to R, but to other data science methods as well.

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