Data Mining

Data Mining

Die Vorlesung gibt einen Überblick über die Wissensgewinnung aus (strukturierten) Daten. Dazu gehören unter anderem:

• Vorverabeitungstechniken
• OLAP-Analyse & Data-Warehousing
• Clustering
• Klassifikation
• Assoziationsregellernen
• Subgruppenentdeckung

Organisatorisches

• Vorlesung:
  Di, 12:15 - 13:45
  Informatik - Übungsraum II
  Erster Veranstaltungstag: 08.04.2014
• Übungen:
  Do, 12:15- 13:45
  Informatik - Seminarraum I
  Do, 14:15- 15:45
  Informatik - Übungsraum II
  nur am 24.04.2014 in SE36 (altes Mathematikgebäude)
• Klausur:
  Di, 15.07.2014 (12:30 - 13:30)
  Zuse Hörsaal
• WueCampus-Kurs: Link
• Anmeldung: Eine Anmeldung vor der ersten Vorlesung ist nicht nötig! Die genauen Einschreibemodalitäten werden in der ersten Vorlesungssitzung bekannt gegeben.

Literatur

• M. Ester und J. Sander: Knowledge Discovery in Databases: Springer-Verlag, 2000.
• U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth and R. Uthurasamy: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. Cambridge, London. MIT Press, 1996.
• CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) (Alternativquelle)