Foundations of Data Mining
Grundlagen des Data Mining
4 LPWiSe (ungerade Jahre)DEwird nicht mehr angeboten
Voraussetzungen
Empfohlen, im Wortlaut
Kenntnis des Stoffes der Module 11-1-12: Mathematik IT-1 (Diskrete Mathematik) und 11-1-13 : Mathematik IT-2 (Lineare Algebra).
Inhalte
- Grundlagen der Statistik - Clustering (partitioniert, dichtebasiert, hierarchisch, ...) - Klassifikation (Entscheidungsbaum, Support-Vektor-Maschine, ...) - Assoziationsregeln (Frequent-Itemsets, ...) - weitere Mining-Verfahren und -Anwendungen
Lernziele
Vertrautheit mit den statistischen und lerntheoretischen Grundlagen der Wissensextraktion aus großen Datenmengen; Kennen von Fachtermini und von mathematischen Hintergründen, um aktuelle Publikationen und einschlägige Software zum Thema zu verstehen; Fähigkeit des Transfers auf konkrete Probleme
Prüfungsleistung
mündliche oder schriftliche Prüfung
Literatur (1)
- - Ester, Martin; Sander, Jörg: Knowledge Discovery in Databases. Techniken und Anwendungen. Springer, Berlin 2000. - Mitchell, Tom M.: Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.
Bemerkungen
- Studiengang Informatik Bachelor, Komplex "Grundlagen der Informatik", Niveaustufe 300 - Studiengang Informatik/Diplom, Säule "Grundlagen der Informatik", Niveaustufe 300 Studiengang Informations- und Medientechnik Master, Wahlpflichtmodul im Komplex "Informationssysteme und Content-Management" - Studiengang E-Business/Master
Quelle: Modulbeschreibung der BTU · abgerufen 15.10.2026Original