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| Detailinformationen |
| Anmeldevoraussetzungen |
keine
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| Quellcurriculum |
Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2023W |
| Ziele |
Siehe Modul Data Mining
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| Lehrinhalte |
Siehe Modul Data Mining
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| Beurteilungskriterien |
Schriftliche Klausur
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| Lehrmethoden |
Die Lehrinhalte werden vermittelt mittels Methoden des Blended Learning, insbesondere Flipped Classroom, mit interaktiven Elementen zur Festigung des Wissens.
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| Abhaltungssprache |
deutsch/englisch |
| Literatur |
Basisliteratur:
- Han, J.; Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, in der aktuellen Auflage.
Ergänzungsliteratur:
- Witten, I. H.; Hall, M.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann, in der aktuellen Auflage.
- Kotu, V.; Deshpande, B.: Predictive Analytics and Data Mining: Concepts and Practice with Rapidminer. Morgan Kaufmann, in der aktuellen Auflage.
- Van der Aalst, W.: Process Mining. Springer, in der aktuellen Auflage.
- Liu, B.: Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Springer Verlag, in der aktuellen Auflage.
Weitere Ergänzungsliteratur wird in jedem Semester bekannt gegeben.
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| Lehrinhalte wechselnd? |
Nein |
| Frühere Varianten |
Decken ebenfalls die Anforderungen des Curriculums ab (von - bis)
2WBMDMV: VL Data Mining (2011S-2014S)
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