Technische Universit├Ąt Ilmenau

Knowledge Discovery in Databases - Modultafeln of TU Ilmenau

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subject properties subject number 8232 - common information
subject number8232
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group2254 (Databases and Information Systems Group)
subject leaderProf. Dr. Kai-Uwe Sattler
languageDeutsch
term Sommersemester
previous knowledge and experience

Vorlesungen Datenbanksysteme, Statistik

learning outcome

Die Studierenden verstehen nach dem Besuch dieser Veranstaltung fortgeschrittene Konzepte des Data Mining. Sie kennen den Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken sowie konkrete Teilaufgaben dieses Prozesses. Sie verstehen Verfahren zum Data Mining für spezielle Problemstellungen wie die Analyse von Datenströmen, raum- bzw. zeitbezogenen Daten und Graphstrukturen.

Die Studierenden sind in der Lage, konkrete Data-Mining-Verfahren hinsichtlich des Einsatzes für konkrete Aufgabenstellungen auszuwählen, zu bewerten und anzuwenden.

content

Einführung; Grundlagen: Statistik, Daten, Datenaufbereitung; Klassische Data-Mining-Techniken: Clustering, Frequent Itemset Mining, Klassifikation; Online Mining in Datenströmen: Datenstromverarbeitung, Datenzusammenfassungen, Frequent Pattern Mining, Clustering in Datenströmen, Klassifikation; Graph Mining: Mustersuche in Graphen, Erkennen von Communities, Erkennung häufiger Subgraphen, Spatio-Temporal Mining: Sequential Pattern Mining, räumliche Ausreißer und Clustering, Prediktion; Big Data Analytics: MapReduce und Hadoop, Data-Mining-Tasks in Hadoop

media of instruction

Vorlesung mit Präsentation und Tafel, Handouts, Moodle

literature / references

V. Kumar, M. Steinbach, P. Tan: Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2005.

J. Han, M. Kamber, J. Pei: Data Mining: Concepts and Techniques, 3. Auflage, Morgan Kaufmann Publishers, 2011.

M. Ester, J. Sander: Knowledge Discovery in Databases, Springer Verlag, 2000.

evaluation of teaching

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

WS 2009/10 (Vorlesung)

WS 2012/13 (Vorlesung)

WS 2013/14 (Vorlesung)

SS 2015 (Vorlesung)

SS 2017 (Vorlesung)

Hospitation:

Details in major Master Wirtschaftsinformatik 2015, Master Wirtschaftsinformatik 2018
subject nameKnowledge Discovery in Databases
examination number2200212
credit points5
on-campus program (h)34
self-study (h)116
Obligationobligatory
examoral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


WS 2009/10 (Vorlesung)


WS 2012/13 (Vorlesung)


WS 2013/14 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung)


SS 2017 (Vorlesung)


Hospitation:

maximum number of participants
Details in major Master Informatik 2013, Master Wirtschaftsinformatik 2013, Master Wirtschaftsinformatik 2014, Master Wirtschaftsinformatik 2015, Master Medientechnologie 2017, Master Wirtschaftsinformatik 2018
subject nameKnowledge Discovery in Databases
examination number2200212
credit points5
on-campus program (h)34
self-study (h)116
Obligationobligatory elective
examoral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


WS 2009/10 (Vorlesung)


WS 2012/13 (Vorlesung)


WS 2013/14 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung)


SS 2017 (Vorlesung)


Hospitation:

maximum number of participants
Details in major Master Informatik 2009, Master Wirtschaftsinformatik 2009, Master Wirtschaftsinformatik 2011
subject nameKnowledge Discovery in Databases
examination number2200212
credit points4
on-campus program (h)34
self-study (h)86
Obligationobligatory elective
examoral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


WS 2009/10 (Vorlesung)


WS 2012/13 (Vorlesung)


WS 2013/14 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung)


SS 2017 (Vorlesung)


Hospitation:

maximum number of participants
Details in major Master Informatik 2009, Master Wirtschaftsinformatik 2009
subject nameKnowledge Discovery in Databases
examination number2200212
credit points4
on-campus program (h)34
self-study (h)86
Obligationobligatory
examoral examination performance, 30 minutes
details of the certificate
Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


WS 2009/10 (Vorlesung)


WS 2012/13 (Vorlesung)


WS 2013/14 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung)


SS 2017 (Vorlesung)


Hospitation:

maximum number of participants