Information Mining
2017-10-01

Lehrpersonen


Dozent(in)
Übungsleiter(innen)

Formalia


Zielgruppe
  • Angewandte Informatik Master mit 6 Kreditpunkten
  • Komedia Master mit 6 Kreditpunkten
  • ISE Master mit 6 Kreditpunkten
  • BWL Master mit 2+1 Wochenstunden und 4 Kreditpunkten : nur Data Mining Kap. 1-7
  • Medizintechnik Master mit 6 Kreditpunkten

Termine


Vorlesung

Tag

Zeit

Beginn

Ort

Tuesday 12:30 - 14:55 10.10. LB/131

Übungen

Tag

Zeit

Beginn

Ort

Betreuer

Tuesday 15:00 - 15:45 17.10. LB/131Dr. Ahmet Aker

Prüfungstermine


Klausur

Tag

Zeit

Ort

26. 02. 201815:00 - 17:00
 

Beschreibung


Information Mining beschäftigt sich mit dem Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten (Data Mining), Texten (Text Mining), Graphen (Graph Mining) oder Prozessen (Process Mining). Dazu sollen Computer in die Lage versetzt werden, Datenbestände automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung.

Anwendungen finden sich heute vor allem im Bereich 'Business Intelligence', der systematischen Datenanalyse mit dem Ziel, vorhandene Geschäftsprozesse zu optimieren oder neue Produkte und Dienstleistungen zu konzipieren. Aktuell spielt zudem das Thema 'Big Data' eine Rolle, wo es um die Auswertung von Massendaten aus Wirtschaft, Wissenschaft und Verwaltung geht (die z.B. auch mit Sensor-Netzwerken gesammelt werden).

Die Vorlesung wird auf Englisch gehalten!

Vorlesungsmaterial


Die Folien zur Vorlesung sowie die Übungsblätter können über ILIAS heruntergeladen werden. Dafür bitte folgende Schritte verfolgen:

  • Shibboleth Login -> Anmeldung mit Uni-Kennung
  • Klicke: Magazin -> Information Systems -> Information Mining
  • Button "Beitreten" anklicken

Begleitmaterial