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