392247 Modern Data Analysis (Ü) (WiSe 2012/2013)

Contents, comment

In der Vorlesung werden einige neue Datenanalysetools vorgestellt, die im Gegensatz zu klassischen Verfahren auf wenigen Annahmen über die Daten beruhen. Ein schwerpunkt liegt auf Methoden für komplexe Datenstrukturen. Behandelt werden unter anderem folgende Themen:
- spärliche Repräsentation von Daten
- moderne Regressionsverfahren
- Core Methoden
- Featureextraktion und Metriklernen
- Ausreissererkennung
- moderne Zeitreihenverarbeitung
- Integration funktioneller Abhängigkeiten der Daten
- Anwendungen etwa in der Biomedizin

Requirements for participation, required level

Grundkenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen sowie Mathematik werden empfohlen

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  

Show passed dates >>

Subject assignments

Module Course Requirements  
39-Inf-AKS Anwendungen Kognitiver Systeme Maschinelles Lernen im Web oder Modern Data Analysis oder Softcomputing für die Bioinformatik Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.

Degree programme/academic programme Validity Variant Subdivision Status Semester LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Nebenfach Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Intelligente Systeme / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 1. 3. 3 benotet /unbenotet  
Kognitive Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Medieninformatik und Gestaltung / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 3 benotet /unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Einschreibung bis SoSe 2011) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  
Naturwissenschaftliche Informatik / Diplom (Einschreibung bis SoSe 2004) allgem.HS   HS
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Einschreibung bis SoSe 2012) Anwendungen Kognitiver Wahlpflicht 3. 5. 3 benotet /unbenotet  

Erfolgreiches Bearbeiten der Übungen (2LP) sowie mündliche Prüfung (3LP)

No eLearning offering available
Registered number: 27
This is the number of students having stored the course in their timetable. In brackets, you see the number of users registered via guest accounts.
Address:
WS2012_392247@ekvv.uni-bielefeld.de
This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_33141010@ekvv.uni-bielefeld.de
Coverage:
5 Students to be reached directly via email
Notes:
Additional notes on the electronic mailing lists
Last update basic details/teaching staff:
Friday, December 11, 2015 
Last update times:
Thursday, September 26, 2013 
Last update rooms:
Wednesday, October 10, 2012 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
Übung (Ü) / 2
Department
Technische Fakultät
Questions or corrections?
Questions or correction requests for this course?
Planning support
Clashing dates for this course
Links to this course
If you want to set links to this course page, please use one of the following links. Do not use the link shown in your browser!
The following link includes the course ID and is always unique:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=33141010
Send page to mobile
Click to open QR code
Scan QR code: Enlarge QR code
ID
33141010