Knowledge Discovery in Databases (SS 2020)
Aktuelles
Aufgrund der aktuellen Situation wird es bis auf weiteres keine Präsenzveranstaltungen geben!
Vorlesungsbetrieb:
- Die Folien werden am 20. April zum Selbststudium über ILIAS zur Verfügung gestellt. Aufzeichnungen oder Online-Vorlesungen sind nach aktuellem Stand nicht geplant.
- Sollten Sie Fragen zum Vorlesungsinhalt haben, können Sie sich natürlich an uns wenden.
Übungsbetrieb:
- Veröffentlichung und Abgabe der Übungsblätter erfolgt über ILIAS.
- Das erste Übungsblatt wird am Do., 23. April veröffentlicht.
- Die Übungen finden als Live-Übungen online statt. Nähere Informationen können Sie ILIAS entnehmen.
Der Zugriff auf ILIAS ist nur möglich, wenn Sie sich vorher über
HISLSF für die Veranstaltung angemeldet haben! Nach der Anmeldung kann
es bis zum nächsten Tag dauern, bis Sie Zugriff auf die Materialien in
ILIAS haben!
Inhalt
- Data Mining Prozess
- Clustering
- Klassifikation
- Assoziationsregeln
- Subspace Clustering
- Indexstrukturen und Datenkompression
- Ausblick auf weitere Data Mining Verfahren
Organisation
- Umfang: 2 SWS (Vorlesung) + 2 SWS (Übung)
- Vorlesung: Prof. Dr. Stefan Conrad
- Übung: Thomas Germer, Philipp Grawe
- Beginn der Vorlesung: 20. April 2020
- Erstes Übungsblatt: 23. April 2020
- Beginn der Übung: 30. April 2020
- Organisatorische Übung (Test von Videokonferenzsystem, mehr Details im ILIAS): 23. April 2020
| Veranstaltung | Zeit | Ort |
| Vorlesung | Mo,
14:30 - 16:00 Uhr |
|
| Übung | Do,
12:30 - 14:00 Uhr |
Online, mittels Videokonferenzsystem |
Teilnahmevoraussetzung
Formale Voraussetzung für die Teilnahme an Lehrveranstaltungen zu
Modulen, die nur für den Master-Studiengang angeboten werden, ist für
Bachelor-Studierende der erfolgreiche Abschluss der Module
"Programmierung" (vormals "Grundlagen der Softwareentwicklung und
Programmierung" (Informatik I)), "Rechnerarchitektur" (vormals
"Grundlagen der Technischen Informatik" (Informatik II)), "Algorithmen
und Datenstrukturen (vormals "Grundlagen der Algorithmen und
Datenstrukturen" (Informatik III)) sowie "Theoretische Informatik"
(vormals "Grundlagen der Theoretischen Informatik" (Informatik IV)).
Folien / Skript
Zu der Vorlesung gibt es eine umfangreiche Sammlung von Folien, die über das ILIAS im Laufe des Semesters zur Verfügung gestellt werden.Literatur
- M. Ester, J. Sander: Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen. Springer-Verlag 2000
- M.H. Dunham: Data Mining - Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall / Pearson, 2003
- P.-N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar: Introduction to Data Mining. Addison Wesley / Pearson 2006
- J. Han, M. Kamber, J. Pie: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publ., 3. Auflage, 2011