Datamining (Master) Modulhandbuch

Das Modul wird aus dem Bachelor Wirtschaftsinformatik (PO 2019) importiert.

Eckdaten

  • Modulname: Datamining
  • Kennnummer: MA2DHU1007
  • Workload: 150 Stunden
  • Credits: 5 LP
  • Studiensemester: 1. oder 3. Fachsemester
  • Häufigkeit des Angebots: jährlich (Sommersemester)
  • Dauer: 1 Semester

Lehrveranstaltungen

Data Mining (Vorlesung)

  • Kontaktzeit: 2 SWS / 30 Stunden
  • Selbststudium: 60 Stunden
  • geplante Gruppengröße: 30 Studierende

Data Mining (Übung)

  • Kontaktzeit: 1 SWS / 15 Stunden
  • Selbststudium: 45 Stunden
  • geplante Gruppengröße: 30 Studierende

Lernergebnisse / Kompetenzen

Schlüsselqualifikationen

  • Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit
  • Präsentations- und Moderationstechniken
  • Umgang mit modernen Informationstechnologien
  • Interkulturelle Kompetenzen und Fremdsprachenkenntnisse
  • Fähigkeit, Wissen und Informationen zu verdichten und zu strukturieren (vorwiegend englischsprachige Literatur)
  • Fähigkeit, eigenverantwortlich weiterzulernen

Fachspezifische Qualifikationen

  • Kenntnis des Vorgehensmodells für Data Mining und Fähigkeit, dieses zur Datenanalyse anwenden zu können
  • Praktische Anwendung eines ausgewählten Data Mining-Tools zur Datenanalyse

Inhalte

Data Mining (Vorlesung und Übung)

  • Grundlegende Begriffe: Maschinelles Lernen, Wissensentdeckung, Data Mining, Web Mining, Data Warehouse Konzept
  • Lernverfahren für Klassifikation und Clusteranalyse (bspw. Konzeptlernen, Entscheidungsbäume, probabilistische Verfahren, Instanzbasiertes Lernen, Neuronale Netze, Partitionierungsverfahren, Hierarchische Clusterverfahren)
  • Web Mining
  • Data Mining für Recommender Systeme
  • Datenvorverarbeitung
  • Data Mining Werkzeuge
  • Praxisbeispiel

Organisatorisches

  • Lehrformen: Vorlesung und Übung
  • Teilnahmevoraussetzungen: formal: keine, inhaltlich: keine
  • Prüfungsformen: Modulabschlussklausur einer Dauer von 120 Minuten
  • Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten: Regelmäßige Teilnahme, Bestehen der Studienleistungen, Bestehen der Prüfungsleistung
  • Verwendung des Moduls in anderen Studiengängen: Bachelorstudiengang Informatik (Kernfach/Hauptfach/Nebenfach/Lehramt), Data Science (Master), Digital Humanities (Master)  
  • Stellenwert der Note für die Endnote: 5/100
  • Personen: Modulbeauftragte/r: Bergmann, hauptamtlich Lehrende: Bergmann
  • Sonstige Informationen: keine

(Prüfungsordnung 2019, letzte Bearbeitung dieser Seite: 10. Februar 2021.)