t.BA.XX.STDM.06HS (Statistisches Data Mining) 
Modul: Statistisches Data Mining
Diese Information wurde generiert am: 25.04.2024
Nr.
t.BA.XX.STDM.06HS
Bezeichnung
Statistisches Data Mining
Veranstalter
T IDP
Credits
4

Beschreibung

Version: 2.0 gültig ab 01.08.2013

Modulverantwortung:

 Andreas Ruckstuhl, rkst

Modul- / Lernziele: (Kompetenzen)
Ziel Kompetenz Taxonomiestufe
Sie kennen den Data-Mining-Prozess nach CRISP F K1
Sie kennen gängige Verfahren aus dem überwachten und unüberwachten Lernen und können ihre Eignung für vorliegende Daten beurteilen. F, M K2, K3, K6
Sie können die behandelten Methoden mit einem entsprechenden Programm-Paket praktisch umsetzen. F, M K3, K4
Sie können Performance-Evaluationen von Klassifikationsmethoden durchführen und das Ergebnis bezüglich der Problemstellung einordnen F, M K2, K3, K6

Modul- / Lerninhalte:

 Data-Mining-Prozess nach CRISP, Hautkomponenten-Analyse, Unähnlichkeiten, Multidimensionale Skalierung, gängige hierarchische und partitionelle Clusteranalyse-Methoden, logistische Klassifikation, sowie Klassifikation mit Nächste-Nachbarn-Methode, Klassifikationsbäume, random forest und boosting, Performance-Evaluation von Klassifikationsmethoden.

Statistik-Programm-Paket (R): Statistik- und Grafikroutinen für die im Unterricht behandelten Verfahren. Fallbeispiele.

Lehrmittel/ Materialien:

 Skript

Ergänzende Literatur:

  

Zulassungs-voraussetzungen:

 Statistisches Modellieren (StMo) oder Datenanalyse und Prognose (DP)

Unterrichtssprache:

 Deutsch

Modulstruktur:
Unterrichtsart Anzahl Lektionen / Woche
Vorlesung: 14 x 2L
Übung / Praktikum: 14 x 2L
Blockunterricht:  

Leistungsnachweise:

 Von der Regelung der "Leistungsnachweise während der Unterrichtszeit" kann dann abgewichen werden, wenn der Dozierende dies in einer Modulvereinbarung während der ersten Woche des Studiensemesters schriftlich bekannt gibt.
Bezeichnung Art Form Umfang Bewertung Gewichtung
Leistungsnachweise während Unterrichtszeit       Benotung max. 40%
Semesterendprüfung Klausur Schriftlich 90 Min Benotung mind. 60%

Bemerkungen:

 Der Leistungsnachweis während der Unterrichtszeit und seine Gewichtung legt der Dozierende zu Semesterbeginn schriftlich fest
Kurs: Statistisches Data Mining - Praktikum
Nr.
t.BA.XX.STDM.06HS.P
Bezeichnung
Statistisches Data Mining - Praktikum

Hinweis

  • Für das Stichdatum 25.04.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.

Verwendung

Der Kurs wird in folgenden weiteren Modulen angeboten:

Modul-Nr.Bezeichnung
t.WI-5-55Ingenieurwissenschaftliche Vertiefung Wirtschaftsmathematik
t.WI-6-53-02Ingenieurwissenschaftliche Vertiefung Wirtschaftsmathematik
Kurs: Statistisches Data Mining - Vorlesung
Nr.
t.BA.XX.STDM.06HS.V
Bezeichnung
Statistisches Data Mining - Vorlesung

Hinweis

  • Für das Stichdatum 25.04.2024 ist kein Modulbeschreibungstext im System verfügbar.

Verwendung

Der Kurs wird in folgenden weiteren Modulen angeboten:

Modul-Nr.Bezeichnung
t.WI-5-55Ingenieurwissenschaftliche Vertiefung Wirtschaftsmathematik
t.WI-6-53-02Ingenieurwissenschaftliche Vertiefung Wirtschaftsmathematik