Kurztext | WB | ||||
Drucktext | Data Mining & Big Data | ||||
Langtext | Data Mining & Big Data | ||||
Zulassungsrang | 1 | Modulart | Teilmodul | ||
Dauer des Moduls (SWS) | 4 | Turnus des Angebotes | Jedes Semester | ModulCode | |
Gesamt-Leistungspunktzahl | 5 | ||||
Veranstaltungen |
3949
Data Mining & Big Data / Einführung in Business Intelligence & Data (Blockveranstaltung) |
||||
Inhalt und Qualifikationsziel | Das Modul gibt eine praxisorientierte Einführung in das Gebiet Data Mining und Big Data und vermittelt Grundlagen und Techniken der
Datenanalyse. Die Studierenden erlangen praktische Erfahrung in der Anwendung der behandelten Techniken mittels des Data Mining Werkzeugs RapidMiner. Zur Sicherstellung eines maximalen Praxisbezugs wird in der Vorlesung das erlangte Wissen auf Realdaten angewendet. Im Einzelnen werden in dem Modul folgende Themen behandelt: - Data Mining o Grundlegende Techniken der Datenvorverarbeitung o Explorative Datenanalyse und OLAP o Assoziationsregeln o Supervised Learning (Klassifikation) o Unsupervised Learning (Cluster-Bildung) - Web Data Mining o Web-Suche & Linkanalyse o Extraktion strukturierter Daten: Web Crawling & Wrapper-Generierung o Social Media Analysen und Sentiment Analysis o Web Usage Mining o Recommendersysteme und Targeting |
||||
Lehr- und Lernformen | Vorlesung und Praktikum |