Data Mining

Modulnummer: Q07-02
Englischer Titel: Data Mining
Leistungspunkte: 7
Lehrperson: Jäschke

Empfohlene Vorkenntnisse

Gute Programmierkenntnisse
Gute Kenntnisse in Algorithmen und Datenstrukturen

Zwingende Voraussetzungen

keine

Inhalt

Das Modul gibt einen Überblick über Verfahren zur Wissensgewinnung
aus strukturierten Daten und Texten. Der Schwerpunkt liegt dabei auf
maschinellen Lernverfahren, deren Anwendung an konkreten Beispielen
aufgezeigt wird. Behandelt werden insbesondere:

- Grundbegriffe und Prozesse des Knowledge Discovery in Databases
- Prinzipien und Verfahren der Datenvorverarbeitung
- Clustering-Verfahren (partitionierende und hierarchische sowie
Graph-Clustering)
- Mining von Assoziationsregeln (auch mit Constraints und
hierarchisch)
- Klassifikationsverfahren
- neuronale Netzwerke und Deep Learning

In der vorlesungsbegleitenden Übung werden ausgewählte Methoden und
Verfahren theoretisch untersucht und praktisch erprobt.

Erforderliche Arbeitsleistungen für LP-Vergabe und Prüfungszulassung

- Vorlesung: aktive Teilnahme
- Übung: erfolgreiches Lösen von Hausaufgaben
- Erstellung von Software

Lehrveranstaltungen

Vorlesung: 2 SWS 3 LP
Übung: 2 SWS 3 LP
MAP: 1 LP

Zugeordneter Vertiefungsschwerpunkt

Algorithmen und Modelle: nein
Modellbasierte Systementwicklung: nein
Daten- und Wissensmanagement: ja
Ohne Vertiefungsschwerpunkt: nein

Sprache im Modul

Deutsch: nein
Englisch: ja

Angeboten für Studiengänge

M. Sc.: ja
M. Ed.: ja
Wirtschaftsmaster: ja

Angeboten im

Wintersemester: ja
Sommersemester: nein

Turnus

Alle zwei Jahre