12351 - Grundlagen des Data Mining Modulübersicht

Modulnummer: 12351
Modultitel:Grundlagen des Data Mining
  Foundations of Data Mining
Einrichtung: Fakultät 1 - MINT - Mathematik, Informatik, Physik, Elektro- und Informationstechnik
Verantwortlich:
  • Prof. Dr.-Ing. habil. Schmitt, Ingo
Lehr- und Prüfungssprache:Deutsch
Dauer:1 Semester
Angebotsturnus: sporadisch nach Ankündigung
Leistungspunkte: 6
Lernziele:Vertrautheit mit den statistischen und lerntheoretischen Grundlagen der Wissensextraktion aus großen Datenmengen; Kennen von Fachtermini und von mathematischen Hintergründen, um aktuelle Publikationen und einschlägige Software zum Thema zu verstehen; Fähigkeit des Transfers auf konkrete Probleme, Kenntnis wichtiger Algorithmen und ihrer Anwendung
Inhalte:
  • Grundlagen der Statistik
  • Clustering (partitioniert, dichtebasiert, hierarchisch, ...)
  • Klassifikation (Entscheidungsbaum, Support-Vektor-Maschine, Deep Learning auf Convolution Neural Networks, ...)
  • Assoziationsregeln (Frequent-Itemsets, ...)
  • weitere Mining-Verfahren und -Anwendungen
Das Wissen wird in einem Projekt vertieft.
Empfohlene Voraussetzungen:Kenntnis des Stoffes der Module
  • 11112: Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik)
  • 11113: Mathematik IT-2 (Lineare Algebra)
Zwingende Voraussetzungen:Keine erfolgreiche Teilnahme am Modul 11881 Foundations of Data Mining.
Lehrformen und Arbeitsumfang:
  • Vorlesung / 2 SWS
  • Übung / 1 SWS
  • Praktikum / 1 SWS
  • Selbststudium / 120 Stunden
Unterrichtsmaterialien und Literaturhinweise:
  • Ester, Martin; Sander, Jörg: Knowledge Discovery in Databases. Techniken und Anwendungen. Springer, Berlin 2000.
  • Mitchell, Tom M.: Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
  • James, Gareth; Witten, Daniela; Hastie, Trevor; Tibshirani, Robert: An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer, New York 2013.
  • Aloaydin, Ethem: Machine Learning. The MIT Press, Massachusetts Institute of Technology, 2004.
Modulprüfung:Voraussetzung + Modulabschlussprüfung (MAP)
Prüfungsleistung/en für Modulprüfung:Voraussetzung für die Modulabschlussprüfung:
  • erfolgreiche Bearbeitung der Projektaufgabe im Rahmen der Laborausbildung
Modulabschlussprüfung:
  • Klausur, 90 min. ODER
  • mündliche Prüfung, 30-45 min. (bei geringer Teilnehmerzahl)
In der ersten Lehrveranstaltung wird bekanntgegeben, ob die Prüfungsleistung in schriftlicher oder mündlicher Form zu erbringen ist.
Bewertung der Modulprüfung:Prüfungsleistung - benotet
Teilnehmerbeschränkung:keine
Zuordnung zu Studiengängen:
  • Abschluss im Ausland / Betriebswirtschaftslehre / keine PO
  • Master (universitär) / eBusiness / PO 2007
  • Abschluss im Ausland / Informatik / keine PO
  • Bachelor (universitär) / Informatik / PO 2008 - 1. SÄ 2017
  • Abschluss im Ausland / Informations- und Medientechnik / keine PO
  • Master (universitär) / Informations- und Medientechnik / PO 2017
  • Bachelor (universitär) / Künstliche Intelligenz / PO 2022
  • Bachelor (universitär) / Künstliche Intelligenz Technologie / PO 2022
  • Bachelor (universitär) / Maschinenbau / PO 2021
  • Bachelor (universitär) - Duales Studium, ausbildungsintegrierend / Maschinenbau - dual / PO 2021
  • Bachelor (universitär) - Duales Studium, praxisintegrierend / Maschinenbau - dual / PO 2021
  • Bachelor (universitär) / Mathematik / PO 2019
  • Bachelor (universitär) / Wirtschaftsingenieurwesen / PO 2008
  • Bachelor (universitär) / Wirtschaftsmathematik / PO 2019 - SÄ 2021
Bemerkungen:
  • Studiengang Informatik B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Grundlagen der Informatik“ (Niveaustufe 300)
  • Studiengang Informations- und Medientechnik M.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Methodische Grundlagen“ oder Komplex „Multimedia-Systeme“
  • Studiengang E-Business M.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Anwendung und Betrieb von eBusiness-Systemen"
  • Studiengang Künstliche Intelligenz B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Lernen und Schließen“
  • Studiengang Künstliche Intelligenz Technologie B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Software-basierte Systeme“
  • Studiengang Mathematik B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Anwendungen“,  Bereich „Informatik“
  • Studiengang Wirtschaftsmathematik B.Sc.: Wahlpflichtmodul im Komplex „Anwendungen“,  Bereich „Informatik“
Falls kein Bedarf am Angebot in englischer Sprache für Modul 11881 „Foundations of Data Mining“ vorliegt, so kann stattdessen dieses deutschsprachige Modul 12351 angeboten werden.

Die Module 11881 „Foundations of Data Mining“ und 12351 „Grundlagen des Data Mining“ können nicht zusammen abgerechnet werden.
Veranstaltungen zum Modul:
  • Vorlesung Grundlagen des Data Mining
  • Begleitende Übung mit Praktikum
  • Zugehörige Prüfung
Veranstaltungen im aktuellen Semester: