Universität Wien FIND
Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.

052311 VU Data Mining (2019W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Dienstag 01.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 03.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 08.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 10.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 15.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 17.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 22.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 24.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 29.10. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 31.10. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 05.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 07.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 12.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 14.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 19.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 21.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 26.11. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 28.11. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 03.12. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 05.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 10.12. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 12.12. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 17.12. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Dienstag 07.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 09.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 14.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 16.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 21.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 23.01. 08:00 - 09:30 Seminarraum 6, Währinger Straße 29 1.OG
Dienstag 28.01. 15:00 - 16:30 Seminarraum 3, Währinger Straße 29 1.UG
Donnerstag 30.01. 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: Do 05.09.2019 15:27