Analysetechniken für große Datenbestände
- Type: Vorlesung (V)
- Semester: WS 16/17
-
Time:
18.10.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
18.10.2016
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
25.10.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
08.11.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
15.11.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
15.11.2016
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
22.11.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
29.11.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
29.11.2016
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
06.12.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
13.12.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
13.12.2016
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
20.12.2016
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
27.12.2016
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
10.01.2017
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
10.01.2017
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
17.01.2017
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
24.01.2017
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
24.01.2017
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
31.01.2017
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
07.02.2017
08:00 - 09:30 wöchentlich
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
07.02.2017
11:30 - 13:00
50.34 Raum -101 50.34 INFORMATIK, Kollegiengebäude am Fasanengarten
- Lecturer: Prof.Dr.Ing. Klemens Böhm
- SWS: 3
- Lv-No.: 24114
Voraussetzungen | Diese Lehrveranstaltung kann nicht belegt werden,Data Mining [2520375] belegt wurde/wird. Empfehlungen: Datenbankkenntnisse, z.B. aus der Vorlesung Datenbanksysteme |
Literaturhinweise |
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Lehrinhalt | Techniken zur Analyse großer Datenbestände stoßen bei Anwendern auf großes Interesse. Das Spektrum ist breit und umfasst klassische Branchen wie Banken und Versicherungen, neuere Akteure, insbesondere Internet-Firmen oder Betreiber neuartiger Informationsdienste und sozialer Medien, und Natur- und Ingenieurswissenschaften. In allen Fällen besteht der Wunsch, in sehr großen, z. T. verteilten Datenbeständen die Übersicht zu behalten, mit möglichst geringem Aufwand interessante Zusammenhänge aus dem Datenbestand zu extrahieren und erwartetes Systemverhalten mit dem tatsächlichen systematisch vergleichen zu können. In der Vorlesung geht es sowohl um die Aufbereitung von Daten als Voraussetzung für eine schnelle und leistungsfähige Analyse als auch um moderne Techniken für die Analyse an sich. |
Anmerkung | Die Lehrveranstaltung wurde bis zum WS 2013/14 unter dem Titel Data Warehousing und Mining geführt. |
Kurzbeschreibung | Techniken zur Analyse großer Datenbestände stoßen bei Anwendern auf großes Interesse. Das Spektrum ist breit und umfasst klassische Branchen wie Banken und Versicherungen, neuere Akteure, insbesondere Internet-Firmen oder Betreiber neuartiger Informationsdienste und sozialer Medien, und Natur- und Ingenieurswissenschaften. In allen Fällen besteht der Wunsch, in sehr großen, z. T. verteilten Datenbeständen die Übersicht zu behalten, mit möglichst geringem Aufwand interessante Zusammenhänge aus dem Datenbestand zu extrahieren und erwartetes Systemverhalten mit dem tatsächlichen systematisch vergleichen zu können. In der Vorlesung geht es sowohl um die Aufbereitung von Daten als Voraussetzung für eine schnelle und leistungsfähige Analyse als auch um moderne Techniken für die Analyse an sich. |
Ziel | Am Ende der Lehrveranstaltung sollen die Teilnehmer die Notwendigkeit von Konzepten der Datenanalyse gut verstanden haben und erläutern können. Sie sollen unterschiedliche Ansätze zur Verwaltung und Analyse großer Datenbestände hinsichtlich ihrer Wirksamkeit und Anwendbarkeit einschätzen und vergleichen können. Die Teilnehmer sollen verstehen, welche Probleme im Themenbereich der Vorlesung derzeit offen sind, und einen Einblick in den diesbezüglichen Stand der Forschung gewonnen haben. |
Prüfung | Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer mündlichen Prüfung nach § 4 Abs. 2 Nr. 2 der SPO. |