Übung: Data Mining (Übung) - Details

Übung: Data Mining (Übung) - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Übung: Data Mining (Übung)
Semester SS 2024
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 306
erwartete Teilnehmendenanzahl 250
Heimat-Einrichtung Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Veranstaltungstyp Übung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Freitag, 19.04.2024 12:15 - 13:45
Voraussetzungen Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I und II vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.
Leistungsnachweis „Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung. Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise - James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
- Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
- Hothorn, Everitt (2014) A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition.
- Wollschläger (2014, 2017) Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung , Springer.
- ...

Räume und Zeiten

Keine Raumangabe
Freitag: 12:15 - 13:45, wöchentlich

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Begleitende Übungen zur Veranstaltung Data Mining, im Rahmen derer verschiedene Verfahren behandelt werden:
1. Multiple lineare Regressionsanalyse
2. Regressionsbäume
3. Künstliche neuronale Netze
4. Netzwerkdaten
5. Clusteranalyse
6. Logistische Regressionsanalyse
Für die praktische Anwendung der erlernten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt.