Datamining hat als Ziel die Aufdeckung und Nutzbarmachung von Regularitäten in meist großen Datenbeständen, wie beispielsweise Zeitreihen, Meßdaten, Umfrageergebnissen, Kundendaten oder Dokumentensammlungen.
Die Vielfalt der dabei auftretenden Fragestellungen erfordert ein breites Methodenrepertoire zur Aufbereitung von Daten, ihrer Visualisierung und Analyse, sowie der Unterstützung des Entdeckens von Mustern und Strukturen unterschiedlichster Art.
Die Vorlesung Datamining II setzt die in der Vorlesung Datamining gegebenen Einführung in das Gebiet fort und geht auf neuere, wichtige Datamining-Methoden ein. Zu den vorgesehenen Themen gehören Verfahren zur Extraktion von Regeln aus Daten, genetische Algorithmen, die Gewinnung graphischer Abhängigkeitsmodelle, Analysetechniken für wichtige spezielle Datentypen, wie Distanz- und Textdaten, Techniken der visuellen und auditiven Darstellung ("Sonifizierung"), sowie Skalierungsfragen beim Übergang zu sehr großen Datensätzen.
Die Vorlesung Datamining II setzt die in der Vorlesung Datamining gegebenen Einführung in das Gebiet fort und geht auf neuere, wichtige Datamining-Methoden ein.
Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
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weekly | Di | 12-14 | Unpublished | 15.04.-19.07.2002 |
Degree programme/academic programme | Validity | Variant | Subdivision | Status | Semester | LP | |
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Mediengestaltung / Bachelor | (Enrollment until SoSe 2004) | - | TB5 | - | 4. 6. | 3 | Scheinfähigkeit/Benotung/Prüfung in Absprache mit dem Dozenten |
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom | (Enrollment until SoSe 2004) | - | NNet; ME; CV; WBS; BioI | - | - | - | HS |
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom | (Enrollment until SoSe 2004) | - | Robotik; Physik; Chemie; Biologie; Biotechnologie | - | - | - | HS |
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