TU Wien:Crypto Asset Analytics VU (Maffei)

Daten

Zuordnungen

Masterstudium Data Science	Modul MLS/EX - Machine Learning and Statistics - Extension
Masterstudium Software Engineering & Internet Computing (veraltet)	Modul Advanced Security
Katalog Freie Wahlfächer
Katalog Freie Wahlfächer

Inhalt

Analyse des Crypto Asset Ecosystems mit Hilfe der Data Science Pipeline: Get and Clean, Explore and Model Data. Analyse von Cryptocurrencies (Monero, Zcash), off-chain Payment Channels, Smart Contracts.

Ablauf

6 Vorlesungseinheiten, 5 Hausübungen und ein Projekt zu zweit.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

noch offen

Vortrag

noch offen

Übungen

Für die Hausübungen muss z.B. ein Paper gelesen und dazu eine Präsentation erstellt werden. Jede_r Teilnehmer_in muss mindestens einmal eine Hausübung präsentieren.

Mögliche Projekte SS 2019

• Efficient payment flow computation
• Entity clustering based on (network) features
• Entity classification based on (network) features
• Distributed union find
• Transactional fraud scoring
• Token network extraction and analysis

Prüfung, Benotung

Das Projekt inkl. Präsentation macht 50% der Note aus, die Hausübungen und aktive Teilnahme an den Vorlesungen die restlichen 50%.

Dauer der Zeugnisausstellung

noch offen

Zeitaufwand

noch offen

Unterlagen

noch offen

• Materialien

Tipps

noch offen

Highlights / Lob

noch offen

Verbesserungsvorschläge / Kritik

noch offen

Materialien

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