Projektstudium: Projektstudium Data Mining - Details

Projektstudium: Projektstudium Data Mining - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Projektstudium: Projektstudium Data Mining
Semester WS 2026/27
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 0
erwartete Teilnehmendenzahl 30
Heimateinrichtung Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Veranstaltungstyp Projektstudium in der Kategorie Lehre
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache deutsch
Sonstiges Nähere Informationen zu den Bewerbungsmodalitäten sowie Bewerbungsfristen finden sich auf der Website des Lehrstuhls für Statistik.
Voraussetzungen, Beschreibung der Inhalte und Literaturhinweise entnehmen Sie bitte ebenfalls der Website des Lehrstuhls.

Räume und Zeiten

Die Zeiten der Veranstaltung stehen nicht fest.

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Der Bewerbungszeitraum startet ab sofort und endet am 20.10.25, 23:59 Uhr. Die Bewerbung ist ausschließlich per Mail an Enjeda Qirjazi möglich.
Für eine erfolgreiche Bewerbung geben Sie bitte Ihre Matrikelnummer, Studiengang und drei Wunschthemen mit Erst-, Zweit- und Drittpräferenz an.

Es werden verschiedene Data Mining Verfahren angeboten, die von den Teilnehmern in kleinen Gruppen methodisch ausgearbeitet und empirisch umgesetzt werden:
1. Logistische Regressionsanalyse – das Logit -Modell
2. ANOVA: ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse
3. Clusteranalyse I – hierarchische Clusteranalyse
4. Clusteranalyse II – partitionierende Clusteranalyse (k-Means, PAM)
5. Hauptkomponentenanalyse (PCA)
6. Zeitreihenanalyse – Analyse von Longitudinaldaten
7. Künstliche Neuronale Netze – überwachtes Lernen in vorwärts gerichteten Netzen
8. Entscheidungsbäume – rekursive Partitionierung mittels CART-Algorithmus
9. Frequent Pattern Mining – eine Warenkorbanalyse
10. Textmining

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".
Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:
  • Die Anmeldung ist gesperrt.