Universität Wien

052320 VU Advanced Topics in Data Analysis (2018S)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 25 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

There will be no lecture at the 23rd of May 2018.
The lecture from Wednesday, 6th June 2018 is postponed to Friday, 8th of June 2018 at 14:30. The lecture will take place in the seminarroom 2, in the basement.

  • Mittwoch 07.03. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 14.03. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 21.03. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 11.04. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 18.04. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 25.04. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 02.05. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 09.05. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 16.05. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 23.05. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 30.05. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 06.06. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Freitag 08.06. 14:00 - 18:15 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
  • Mittwoch 13.06. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 20.06. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG
  • Mittwoch 27.06. 13:15 - 16:30 PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

In this course will cover current topics in data mining reseach.

Goals: Participants are able to perform independent literature research, decide which techniques to apply to practical problems, perform a complete data mining process including all stages.

Contents: Current conference tutorials on "hot topics" of data mining research, e.g. on information-theoretic data mining, high-performance data mining, mining time series and graphs, research papers on these topics and participation in a data mining contest.
Methods: Lecture, student presentations, guided group work on practical challenges.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Two practical tasks:

- 20% reviewing and presentation of a research paper
- 60%: participation in a data mining contest in programming groups
- 20%: active participation in the lecture

Besides the material provided in the course and elaborated by the participants by doing literature research and group work, no further auxilliary material is allowed (also not required).

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

The grading scale for the course will be:
>87,00 % 1
between 75,00 % and 86,99 %: 2
between 63,00 % and 74,99 %: 3
between 50,00 % and 62,99 %: 4
< 50% : 5

Attendence in the lectures is mandatory.

Prüfungsstoff

Slides, research papers, independent literature study

Literatur

Lecture slides, research papers.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Module: AT-DA

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:30