Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage folgende erworbene Kompetenzen einzusetzen:

1. Detaillierte Erklärung der Distributed Ledger Technologie und darauf aufbauender Kryptoassets
2. Unterscheidung von verschiedenen Arten von Kryptoassets anhand ihrer Funktionalität und technischen Eigenschaften
3. Anwendung grundlegender Analysemethoden auf Kryptoasset-Transaktionen
4. Durchführung von spezifischen Kryptoasset-Analyse-Tasks mit Hilfe von Open-Source-Tools
5. Erklärung der Eigenschaften von privacy-zentrierten Kryptowährungen sowie möglicher Analysemethoden
6. Analyse von Off-Chain-Zahlungskanälen in Blockchains
7. Vorstellung gängiger Anwendungen und Use Cases von Kryptoassets
8. Umsetzung eigener Analyse-Tasks auf Basis des erworbenen Wissens

• Einführung in Kryptowährungen und Distributed Ledger Technology (Blockchain)
• Grundlegende Analyse Methoden für Kryptowährungen
• Analyse von Mixing Services & Privacy Coins (Monero, Zcash, etc.)
• Analyse von Smart Contracts und Token Systemen
• Analyse von Decentralized Finance (DeFi) Protokollen
• Analyse von Cross-Layer und Cross-Ledger Lösungen

• Vorlesung
• Wöchentliche Übungsaufgaben (Literaturstudie + Programmieraufgaben)
• Präsentationen
• Projektarbeit (specific data analytics task)

Diese Lehrveranstaltung gliedert sich ein zwei Teile: der erste Teil (zu Semesterbeginn) umfasst Vorlesung seitens des LV Leiters, externe Fachvorträge, 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 50%
• Projektarbeit 50%

ECTS Breakdown:
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12 Std. Vorlesung

13 Std. Selbststudium, Lesungen und Hausaufgaben

50 Std. Project
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75 Stunden (6 ECTS)

• Programmierkenntnisse (e.g., Python).
• Grundlegendes Verständnis von Bitcoin und Kryptowährungstechnologie (z.B.: erfolgreiche Absolvierung von „VU 192.065“)
• Grundkenntnisse in Netzwerkanalyse und maschinellen Lerntechniken (supervised, unsupervised)