392123 Introduction to Data mining (V) (WiSe 2021/2022)

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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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:

Diese Veranstaltung verfügt über eine Videokonferenz. Um die Videokonferenzdaten zu sehen, müssen Sie die Veranstaltung in Ihrem eKVV Stundenplan speichern. Bei einer Veranstaltung mit Teilnahmemanagement müssen Sie außerdem von den Lehrenden als teilnehmend eingetragen werden.

Anmeldung am eKVV

registrierte Anzahl: 138
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
eKVV Teilnahmemanagement:
Bei dieser Lehrveranstaltung wird das eKVV-Teilnahmemanagement genutzt.
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Adresse:
WS2021_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_293596349@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
126 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 12. Mai 2023 
Letzte Änderung Zeiten:
Sonntag, 5. Dezember 2021 
Letzte Änderung Räume:
Sonntag, 5. Dezember 2021 
Art(en) / SWS
V / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
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https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=293596349
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ID
293596349
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