392123 Introduction to Data mining (V) (WiSe 2019/2020)

Inhalt, Kommentar

Das Modul bietet eine Einführung in grundlegende Methoden des Datamining, der explorativen Datenanalyse und dafür einschlägigen Verfahren maschinellen Lernens und der Visualisierung von Daten.

This module offers an introduction into basic methods of data mining, exploratory data analysis and relevant machine learning methods and visualization techniques for high-dimensional data.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Nützlich: Neuronale Netze und Lernen, Bildverarbeitung, Vertiefung Mathematik
Querbezüge zu: Information Visualization, Sequenzanalyse, Mustererkennung bzw. Musterklassifikation

Literaturangaben

Statistics: Numerical Recipes in C (selected chapters including t-test, chi2-test, KS-test, linear correlation, cramer's V, etc.)

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

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Klausuren

Datum Uhrzeit Format / Raum Kommentar zum Klausurtermin

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-DM Grundlagen Datamining Grundlagen Datamining unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Keine Konkretisierungen vorhanden

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

registrierte Anzahl: 116
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2019_392123@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_177499138@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
66 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Donnerstag, 6. Juni 2019 
Letzte Änderung Zeiten:
Mittwoch, 20. November 2019 
Letzte Änderung Räume:
Mittwoch, 20. November 2019 
Art(en) / SWS
V / 2
Einrichtung
Technische Fakultät
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Planungshilfen
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ID
177499138