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[ 926BUSIDAM13 ] Modul Data Mining

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Es ist eine neuere Version 2022W dieses Fachs/Moduls im Curriculum Masterstudium Economic and Business Analytics 2022W vorhanden.
Workload Form der Prüfung Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Anbietende Uni
6 ECTS Kumulative Modulprüfung M1 - Master 1. Jahr Wirtschaftsinformatik Michael Schrefl Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Quellcurriculum Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2016W
Ziele Die Studierenden sind in der Lage, Methoden des Data Mining auf integrierten und bereinigten Datenbeständen einer Organisation so anzuwenden, dass durch Mustererkennung potentiell neues Wissen gewonnen werden kann. Sie kennen die Phasen des Data Mining, wichtige Anwendungsgebiete (Problemtypen) und aktuelle Entwicklungen des Data- and Web Mining und sind mit dem Einsatz von Werkzeugen des Data Mining vertraut.
Lehrinhalte Gesamtprozess des Data Mining (KDD - Knowledge Discovery in Data); Techniken des Data Mining: Clustering, Klassifikation mit Vorhersage, Assoziationsregeln; Anwendungen von Data Mining; Werkzeuge für Data Mining; aktuelle Entwicklungen; betriebliche Fallstudien und praktische Anwendungen, insbesondere Web Mining.
Sonstige Informationen Vorlesung und Übung können auch als Kombinierte Lehrveranstaltung angeboten werden.
Untergeordnete Studienfächer, Module und Lehrveranstaltungen