Modulbeschreibung
Data Mining
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Punkte:
Lernziele:
Die Studierenden verstehen die Grundlagen des Data Mining, sie verstehen die Funktionsweise von Standardverfahren des Data Mining und können diese implementieren. Sie können Aufgabenstellungen aus der Praxis identifizieren, wo diese Methoden anzuwenden sind.
Die Studierenden
- kennen einige Software-Werkzeuge für Data-Mining-Probleme.
- können ein Data-Mining-Werkzeug implementieren.
- können das Werkzeug für praktische Aufgabenstellungen mit realen Daten anwenden.
Verantwortliche Person:
Standort (angeboten):
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
Modultyp:
ECTS-Punkte pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Bewertungsart:
Gewichtung:
Im Kurs Data-Mining wird ein Projekt mittels Bericht und Präsentation (Gewicht 55.56%) bewertet. Im Kurs Data-Mining-Tool wird ein Bericht und eine Präsentation (Gewicht 44.44%) bewertet.
Bemerkungen:
Kurse in diesem Modul
Data-Mining
Kürzel:
Arbeitsaufwand:
Semester:
Lernziele:
Die Studierenden verstehen die Grundlagen des Data Mining, sie verstehen die Funktionsweise von Standardverfahren des Data Mining und können diese implementieren. Sie können Aufgabenstellungen aus der Praxis identifizieren, wo diese Methoden anzuwenden sind.
Plan und Lerninhalt:
Verfahren des Data Mining
- Ausreisser-Erkennung
- Cluster-Analyse
- Klassifikation
- Assoziationsanalyse
- Regression
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan
Data-Mining-Tool
Kürzel:
Arbeitsaufwand:
Semester:
Lernziele:
Die Studierenden
- kennen einige Software-Werkzeuge für Data-Mining-Probleme.
- können ein Data-Mining-Werkzeug implementieren.
- können das Werkzeug für praktische Aufgabenstellungen mit realen Daten anwenden.
Plan und Lerninhalt:
- Data-Mining-Software
- Implementierung von Data-Mining-Methoden
- Anwendung der Data-Mining-Methoden auf reale Daten
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan