Data Mining - Hochschule Trier
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FACHHOCHSCHULE TRIER Fachbereich Wirtschaft Schneidershof, D-54293 Trier Postfach 1826, D-54208 Trier Data Mining Master-Studiengänge Modulbeschreibung Lehrveranstaltung/course Data Mining Bereich: Block Pflichtbereich: Informationssysteme Fachbereich / department Wirtschaft Studiengang degree programme Lehrende/r / lecturer wird gehört im Semester course is given in semester Stoffinhalt / contents Master of Arts – Business Management Prof. Dr. Wilhelm Steinbuß 1 Es werden ausgewählte Algorithmen des Data Mining untersucht, die zur Prognose, Klassifizierung und Segmentierung von Daten führen. Behandelt werden im einzelnen: • • • • • • • • Multiple Regression Lineare Diskriminanzanalyse CHAID CART C4.5 Naive Bayes Neuronale Netze Apriori Insbesondere wird Wert auf die Behandlung von Missing Values und Pruning gelegt. Lern- und Qualifizierungsziele / objectives aufbauend auf / based on Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, in der betrieblichen Praxis vorliegende Situationen für Data Mining Zwecke zu modellieren, mit Hilfe der Algorithmen und Softwarepakete zu bearbeiten und die Ergebnisse zu interpretieren Statistik; Mathematik aus einem Bachelor Programm Formale Voraussetzungen formal prerequisites Leistungsnachweis assessment of academic achievement Literatur / literature Klausur (50 %), Projektarbeiten (50 %), beide Bestandteile müssen mit mindestens ausreichend bestanden sein. Verpflichtend ist zudem ein Vortrag über ein ausgewähltes Thema des Data Mining. • • • Ian H. Witten, Eibe Frank: 'Data Mining' Hanser Verlag Skripten des Lehrenden zu Data Mining Helge Petersohn: ‚Data Mining’; Oldenbourg Verlag Seite 1 von 2 FACHHOCHSCHULE TRIER Fachbereich Wirtschaft Schneidershof, D-54293 Trier Postfach 1826, D-54208 Trier • SWS gesamt total semester load SWS aufgeschlüsselt 4 Vorlesung Übung lecture exercise 0 0 categorization of semester load ECTS-Punkte / ECTS-credits Unterrichtssprache language of Instruction angeboten im / offered in Dauer des Moduls duration of module T. Hastie, R.Tibshirani, J. Friedman: 'The Elements of Statistical Learning' Springer Verlag Seminar 0 Labor lab 0 Projekt Anderes others 0 4 6 Deutsch Wintersemester 1 Semester Seite 2 von 2