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050151 VU Data Analytical Methods (2011W)
Continuous assessment of course work
Labels
Details
max. 25 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
- Tuesday 11.10. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 18.10. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 25.10. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 08.11. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 15.11. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 22.11. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 29.11. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 06.12. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 13.12. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 10.01. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 17.01. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 24.01. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
- Tuesday 31.01. 14:00 - 15:30 (ehem. Hörsaal DAC Universitätsstraße 5 Hochparterre)
Information
Aims, contents and method of the course
Einführung in das Data Mining; Lineare Regressionsmodelle; Klassifikation mit Logistischer Regression; Classification Trees; Cluster Analyse; verschiedene Methoden des Supervised und Unsupervised Learnings; praktische Übungen mit R
Assessment and permitted materials
Minimum requirements and assessment criteria
Praxisnahe Vermittlung von Grundkenntnissen des Data Minings; Praktische Übungen an realistischen Datensätzen mit 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