Inhalt

[ 926BUSIDAMV14 ] VL Data Mining

Versionsauswahl
Workload Ausbildungslevel Studienfachbereich VerantwortlicheR Semesterstunden Anbietende Uni
3 ECTS M1 - Master 1. Jahr Wirtschaftsinformatik Felix Burgstaller 2 SSt Johannes Kepler Universität Linz
Detailinformationen
Anmeldevoraussetzungen keine
Quellcurriculum Masterstudium Wirtschaftsinformatik 2016W
Ziele Siehe Modul Data Mining
Lehrinhalte Siehe Modul Data Mining
Beurteilungskriterien Schriftliche Klausur
Lehrmethoden Die Lehrinhalte werden in Form einer klassischen Vorlesung, die durch eine Übungsveranstaltung begleitet und ergänzt wird, vermittelt.
Abhaltungssprache deutsch/englisch
Literatur Basisliteratur:

  • Han, J.; Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, in der aktuellen Auflage.

Ergänzungsliteratur:

  • Liu, B.: Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data. Springer Verlag, in der aktuellen Auflage.
  • Piatetski-Shapiro, G.: Data Mining and Analytics Resources. http://www.kdnuggets.com/ [zuletzt abgerufen: 28. Mai 2013].

Weitere Ergänzungsliteratur wird in jedem Semester bekannt gegeben.

Lehrinhalte wechselnd? Nein
Präsenzlehrveranstaltung
Teilungsziffer 200
Zuteilungsverfahren Zuteilung nach Vorrangzahl