Universität Wien
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050151 VU Data Analytical Methods (2010W)

3.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Continuous assessment of course work

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Tuesday 12.10. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 19.10. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 09.11. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 16.11. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 23.11. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 30.11. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 07.12. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 14.12. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 11.01. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 18.01. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
  • Tuesday 25.01. 13:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)

Information

Aims, contents and method of the course

Einführung in das Data Mining; Überblick über Clementine und R; Klassifikation mit Logistischer Regression; Classification Trees; Lineare Regressionsmodelle; Cluster Analyse; Assoziationsanalyse; Neuronale Netzwerke

Assessment and permitted materials

Minimum requirements and assessment criteria

Praxisnahe Vermittlung von Grundkenntnissen des Data Minings; Praktische Übungen an realistischen Datensätzen mit Clementine und R

Examination topics

Abschluss-Präsentation der von den Teilnehmern selbst ausgearbeiteten Praktikums-Beispiele

Reading list

Berry, M. & Linoff, G. (2004). Data Mining Techniques 2nd ed. John Wiley & Sons. Han J., KamberM. (2001). Data Mining: Concepts and Techniques. Academic Press. Hand, D., Mannila, H., Smyth P. (2001). Principles of Data Mining. MIT Press. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2001). The Elements of Statistical Learning. Springer-Verlag. Witten, I., Frank, E. (2000). Data Mining. Morgan Kaufmann Publishers. Für Teilnehmer an der Lehrveranstaltung gibt es Handouts. Diese Handouts stellen kein eigenständiges Skriptum dar und sind daher für das Selbststudium nur bedingt geeignet.

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Last modified: Mo 07.09.2020 15:30