192.080 Crypto Asset Analytics
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019S, VU, 2.0h, 3.0EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Ziele der Lehrveranstaltung

Kryptowährungen wie Bitcoin, Initial Coin Offerings (ICOs) sowie Distributed Autonomous Organizations (DAOs) sind bekannte Beispiele für Krypto Assets. Sie basieren auf der Blockchain Technologie und bilden nun ein virtuelles Ökosystem in dem unterschiedliche Akteure mit unterschiedlichsten Intentionen miteinander interagieren. Die generelle Verfügbarkeit von Transaktionsdaten in den darunter liegenden Blockchains führte zur Entwickelung einer Vielzahl von Analysemethoden, die nun für unterschiedlichste Zwecke, wie z.B.: Marktforschung, Compliance und Geldwäscheprävention, sowie Strafverfolgung eingesetzt werden.

Im Rahmen dieser Lehrveranstaltung werden unterschiedliche Data Science Methoden vermittelt mit den Krypto Asset Ökosysteme analysiert werden können um in weiterer Folge empirische Entscheidungsgrundlagen aufzubauen. Außerdem sollen seitens der Studierenden neue Methoden und Ansätze für definierte Fragestellungen entwickelt werden.

Inhalt der Lehrveranstaltung

●  Einführung in Kryptowährungen und Distributed Ledger Technology (Blockchain) ●  Verteilte Rechnen Plattformen und Token Systeme ●  Grundlagen der Graph- und Netzwerkanalyse ●  Analyse von Kryptowährungen: Netzwerk Abstraktionen und Heuristiken ●  Krypto Asset Analyse Tools ●  Analyse von Smart Contracts und Token Systemen ●  Anwendungsbeispiele und aktuelle Entwicklungen

Weitere Informationen

Diese Lehrveranstaltung gliedert sich ein zwei Teile: der erste Teil (zu Semesterbeginn) umfasst Vorlesung seitens des LV Leiters sowie wöchentliche Übungen (Programmieraufgaben + Aufbereitung wissenschaftlicher Literatur) die seitens der Studierenden in den Lehrveranstaltungen präsentiert werden. Im zweiten Teil sollen die erlernten Methoden in konkreten Projekten angewendet werden.

Benotung

  • Wöchentliche Hausübung 40%
  • Projektarbeit 60%

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mo.16:00 - 18:0011.03.2019 - 24.06.2019Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Crypto Asset Analytics - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mo.11.03.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.18.03.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.25.03.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.01.04.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.08.04.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.29.04.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.06.05.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.13.05.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.20.05.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.27.05.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.17.06.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics
Mo.24.06.201916:00 - 18:00Seminarraum FAV EG B (Seminarraum von Neumann) 192.080: Crypto Asset Analytics

Leistungsnachweis

ECTS Breakdown

12h Lecture

13h Self-Study, Readings and Homeworks

50h Project

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
22.02.2019 10:00 04.03.2019 23:59 04.03.2019 23:59

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Voraussetzungen

  • Programmierkenntnisse (e.g., Python, Scala, R).
  • Grundlegendes Verständnis von Bitcoin und Kryptowährungstechnologie

Sprache

Englisch