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Übung: Data Mining (Übung) - Details
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Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Übung: Data Mining (Übung)
Semester SS 2019
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 79
erwartete Teilnehmendenanzahl 250
Heimat-Einrichtung Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Veranstaltungstyp Übung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Donnerstag, 25.04.2019 10:00 - 11:30
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 keine eigene Klausur
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
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
Donnerstag: 10:00 - 11:30, wöchentlich
(CIP 2113)
Donnerstag, 23.05.2019 12:15 - 15:30

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. Clusteranalyse
5. Logistische Regressionsanalyse
Für die praktische Anwendung der erlernten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt.