Universität Wien FIND

052311 VU Data Mining (2018W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 02.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 04.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 09.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 11.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 16.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 18.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 23.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 25.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 30.10. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 06.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 08.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 13.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 15.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 20.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 22.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 27.11. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 29.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 04.12. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 06.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 11.12. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 13.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 08.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 10.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 15.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 17.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 22.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 24.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 29.01. 16:45 - 18:15 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Donnerstag 31.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Die Vorlesung deckt wesentliche Inhalte des Data Mining und Knowledge Discovery in Databases (KDD).

Fachliche Ziele
- wissenschaftliche Daten analysieren und interpretieren,
- Ergebnisse der Analyse bewerten,
- Skalierbare Lösungen für große Datenmengen auswählen und implementieren,
- Anwender unterstützen und beraten.

Überfachliche Ziele
- Teamarbeit,
- Verbesserung der Programmierkenntnisse,
- Verständnis für Zusammenspiel von Data Mining und anderen Disziplinen.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Aktive Mitarbeit
Bearbeitung von Übungsblättern
Bearbeitung von Programmieraufgaben in Gruppen
Gegenseitige Beurteilung
Abschlusstest

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Teilnahmevoraussetzung: FDA oder Nachweis von entsprechenden Vorkenntnissen
FDA: 052300 VU Foundations of Data Analysis

20% Übungsblätter
40% Programmierübungen im Team, sowie gegenseitige Beurteilung
40% Abschlusstest
Anwesenheit ist Pflicht

>87,00 % 1
zwischen 75,00 % und 86,99 %: 2
zwischen 63,00 % und 74,99 %: 3
zwischen 50,00 % und 62,99 %: 4
< 50% : 5

Prüfungsstoff

- Feature selection
- Dimensionality reduction
- Clustern von Hochdimensionalen Daten (Subspace Clustering)
- Similarity learning,
- Large Object Cardinalities
- Distributed and Parallel Data Mining
- Privacy Preserving Data Mining
- Sampling and Summarization
- Similarity learning
- Micro-Clustering
- Datastreams (Clustering/Classification)
- Ensables and Multiview-Learning

Literatur

Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques
Tan P.-N., Steinbach M., Kumar V. Introduction to Data Mining
Ester M., Sander J. Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: DM

Letzte Änderung: Di 05.02.2019 14:47