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Modul 39-M-Inf-VDM Vertiefung Datamining

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Jedes Sommersemester

Leistungspunkte und Dauer

5 Leistungspunkte

Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.

Kompetenzen

Die Studierenden haben nach Abschluss des Moduls vertiefte Kenntnisse von Methoden des Datamining und ihres theoretischen Hintergrunds: statistische Verfahren zur Extraktion von Zusammenhängen und Modellen, komplexe Lernarchitekturen zur Modellextraktion, informationstheoretische Aspekte der Detektion und Beschreibung von Strukturen in Daten.

Lehrinhalte

Das Modul bietet eine Vertiefung zu Methoden des Datamining und mathematischen Aspekten der Datenanalyse.

Empfohlene Vorkenntnisse

Kompetenzen, die beispielsweise in den Modulen 39-Inf-NN Grundlagen Neuronaler Netze und 39-Inf-10 Datenbanken erworben werden können.
Kompetenzen, wie sie im Modul 39-Inf-DM Grundlagen Dataming erworben werden können, sind für einen erfolgreichen Abschluss dieses Moduls notwendig.

Notwendige Voraussetzungen

—

Erläuterung zu den Modulelementen

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

Modulstruktur: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Veranstaltungen

Titel Art Turnus Workload (Kontaktzeit + Selbststudium) LP2
Datamining II Übung mit Praktikum SoSe 30h (15 + 15) 1
Datamining II Vorlesung SoSe 60h (30 + 30) 2 [Pr] [Pr]

Prüfungen

Organisatorische Zuordnung Art Gewichtung Workload LP2
Datamining II (Vorlesung)

In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unten (benotete Prüfungsvariante).

 Portfolio mit Abschlussprüfung unbenotet 60h 2
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.
Datamining II (Vorlesung)

Portfolio aus Übungsaufgaben, die veranstaltungsbegleitend gestellt werden (Bestehensgrenze 50% der erzielbaren Punkte, individuelles Erläutern der Lösungen). Die Übungsaufgaben im Rahmen des Portfolios werden in der Regel wöchentlich ausgegeben. Abschließende mündliche Prüfung (15-25 min.) über die Inhalte der Vorlesung und der Übungen.

 Portfolio mit Abschlussprüfung 1 60h 2
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

Studiengang Profil Empf. Beginn 3 Dauer Bindung 4
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019 und 02.03.2020] Variante 1 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019 und 02.03.2020] Variante 2 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014,15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014] 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018 und 04.06.2020] 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017] 2. ein Semes­ter Wahl­pflicht

Automatische Vollständigkeitsprüfung

In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.

Legende

1
Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
2
LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
3
Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
4
Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe rechtes Menü).
SL
Studienleistung
Pr
Prüfung
bPr
Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
uPr
Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.

Modulelemente

Veranstaltungen

Prüfungen

Lehrangebot im eKVV

Lehrangebot im eKVV

Modullisten zeigen

Data Science / Master of Science // Variante 1

Data Science / Master of Science // Variante 2

Intelligente Systeme / Master of Science

Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014,15.10.2014, 02.03.2015 und Berichtigung vom 17.11.2014]

Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science

Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 17.12.2012 mit Änderungen vom 15.04.2013, 01.04.2014, 15.10.2014, 02.03.2015, 01.12.2015 und Berichtigungen vom 01.04.2014, 17.11.2014 und 12.07.2017]