392123 Introduction to Data mining (V) (WiSe 2023/2024)
Inhalt, Kommentar
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Der Kurs deckt grundlegende Methoden des data mining, der explorativen Datenanalyse und der Visualisierung ab. Der Fokus liegt auf Anwendungen auf Bildungsdaten (sog. 'educational data mining' oder 'learning analytics'). Beispielmethoden sind:
- statistische Tests, insb. t-tests und signed rank test
- Principal Component Analysis
- k-Means Clustering
- Item Response Theory
- Bayesian Knowledge Tracing
- Variational Auto Encoders
ENGLISH VERSION:
The course covers foundational methods of data mining, explorative data analysis, and visualization. The focus is on educational data (so-called 'educational data mining' or 'learning analytics'). Example methods are:
- statistical tests, esp. t-tests and signed rank test
- Principal Component Analysis
- k-Means Clustering
- Item Response Theory
- Bayesian Knowledge Tracing
- Variational Auto Encoders
Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse
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Nützlich: Neuronale Netze und Lernen, Bildverarbeitung, Vertiefung Mathematik
Querbezüge zu: Information Visualization, Introduction to Machine Learning, Mustererkennung bzw. Musterklassifikation
Literaturangaben
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- Baker, Yacef (2009): The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions. https://jedm.educationaldatamining.org/index.php/JEDM/article/view/8
- Abdi, Williams (2010): Principal component analysis. https://doi.org/10.1002/wics.101
- Jain (2010): Data clustering: 50 years beyond K-means. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2009.09.011
- Baker (2001): The basics of item response theory. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED458219.pdf
- Abdelrahman, Wang, Nunes (2022): Knowledge Tracing: A Survey. https://doi.org/10.1145/3569576
- Paaßen, Dywel, Fleckenstein, Pinkwart (2022): Sparse Factor Autoencoders for Item Response Theory. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED624123.pdf
Lehrende
Termine ( Kalendersicht )
| Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
|---|---|---|---|---|---|
| wöchentlich | Mo | 12-14 | VOR ORT & ONLINE U2-233 | 09.10.2023-02.02.2024
nicht am: 25.12.23 / 01.01.24 |
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| einmalig | Fr | 08-10 | H4 | 16.02.2024 | Erstklausur |
| einmalig | Fr | 10-12 | H4 | 15.03.2024 | Zweitklausur |
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Fachzuordnungen
| Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-DM Grundlagen Datamining | Grundlagen Datamining | unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung |
Studieninformation |
| 39-Inf-WP-DS Data Science (Basis) | Einführende Vorlesung | Studieninformation | |
| 39-Inf-WP-DS-x Data Science (Schwerpunkt) | Einführende Veranstaltung Seminar o. Vorlesung | Studieninformation | |
| 39-M-Inf-AI-bas Basics of Artificial Intelligence | Basics of Artificial Intelligence: Vorlesung | 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)
- Lernraum (E-Learning)
- Moodle-Kurs
- Moodle-Kurs
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.
- registrierte Anzahl: 156
- Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
- Adresse:
- WS2023_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_426089509@ekvv.uni-bielefeld.de
- Reichweite:
- 145 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
- Hinweise:
- Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
- E-Mailarchiv
- Anzahl der Archiveinträge: 17
- E-Mailarchiv öffnen
- Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
- Montag, 22. Januar 2024
- Letzte Änderung Zeiten:
- Dienstag, 24. Oktober 2023
- Letzte Änderung Räume:
- Dienstag, 24. Oktober 2023
- Art(en) / SWS
- Vorlesung (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
- Link auf diese Veranstaltung
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