050151 VU Data Analytical Methods (2012W)
Continuous assessment of course work
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Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Sa 01.09.2012 09:00 to Su 30.09.2012 23:59
- Deregistration possible until We 31.10.2012 23:59
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Tuesday
02.10.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
09.10.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
16.10.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
23.10.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
30.10.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
06.11.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
13.11.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
20.11.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
27.11.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
04.12.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
11.12.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
18.12.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
08.01.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
15.01.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
22.01.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Tuesday
29.01.
14:00 - 15:30
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
Information
Aims, contents and method of the course
Einführung in das Data Mining; Lineare Regressionsmodelle; Klassifikation mit Logistischer Regression; Classification Trees; Cluster Analyse; verschiedene Methoden des Supervised und Unsupervised Learnings; praktische Übungen mit R
Assessment and permitted materials
Minimum requirements and assessment criteria
Praxisnahe Vermittlung von Grundkenntnissen des Data Minings; Praktische Übungen an realistischen Datensätzen mit R
Examination topics
Abschluss-Präsentation der von den Teilnehmern selbst ausgearbeiteten Praktikums-Beispiele
Reading list
Berry, M. & Linoff, G. (2004). Data Mining Techniques 2nd ed. John Wiley & Sons. Han J., KamberM. (2001). Data Mining: Concepts and Techniques. Academic Press. Hand, D., Mannila, H., Smyth P. (2001). Principles of Data Mining. MIT Press. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2001). The Elements of Statistical Learning. Springer-Verlag. Witten, I., Frank, E. (2000). Data Mining. Morgan Kaufmann Publishers. Für Teilnehmer an der Lehrveranstaltung gibt es Handouts. Diese Handouts stellen kein eigenständiges Skriptum dar und sind daher für das Selbststudium nur bedingt geeignet.
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Last modified: Mo 07.09.2020 15:30