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.

2020S, VU, 2.0h, 3.0EC
TUWEL

Merkmale

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

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • Distributed Ledger Technologie und darauf aufbauende Kryptoassets zu erklären
  • Zwischen unterschiedlichen Arten von Kryptoassets auf Basis ihrer Funktionalität und technischen Eigenschaften zu unterscheiden
  • Grundlegende Analysemethoden auf Kryptoasset Transaktionen anzuwenden
  • Spezifische Kryptoasset Analyse Tasks mit Open Source Tools (BlockSci, GraphSense) durchzuführen
  • Die Eigenschaften und mögliche Analysemethoden privacy-zentrierter Kryptowährungen zu erklären
  • Smart Contract Analyse-Tools anzuwenden
  • Die footprints von off-chain Zahlungskanälen in Blockchains zu analysieren
  • Gängige Kryptoasset Anwendungen und Use Cases zu präsentieren
  • Eigene Analyse-Tasks umzusetzen

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Einführung in Kryptowährungen und Distributed Ledger Technology (Blockchain)
  • Grundlegende Analyse Methoden für Kryptowährungen
  • Analyse von Privacy Coins (Monero, Zcash, etc.)
  • Analyse con Smart Contracts und Token Systemen
  • Analyse von Off-Chain Zahlungskanälen
  • Anwendungsbeispiele

Methoden

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

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

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 50%
  • Projektarbeit 50%

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.17:00 - 19:0004.03.2020 - 11.03.2020Seminarraum FAV 01 B (Seminarraum 187/2) Lecture
Crypto Asset Analytics - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.04.03.202017:00 - 19:00Seminarraum FAV 01 B (Seminarraum 187/2) Lecture
Mi.11.03.202017:00 - 19:00Seminarraum FAV 01 B (Seminarraum 187/2) Lecture

Leistungsnachweis

ECTS Breakdown:
---------------------------------------------------

12 Std. Vorlesung

13 Std. Selbstudie, Lesungen und Hausaufgaben

50 Std. Project
---------------------------------------------------
75 Stunden (6 ECTS)

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
21.02.2020 10:00 09.03.2020 23:59 09.03.2020 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 645 Data Science Gebundenes Wahlfach
175 FW Freie Wahlfächer - Wirtschaftsinformatik Freifach
880 FW Freie Wahlfächer - Informatik Gebundenes Wahlfach

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Voraussetzungen

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

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Sprache

Englisch