Allgemeine Informationen
| Veranstaltungsname | Vorlesung: Process Mining |
| Veranstaltungsnummer | INF-0243 |
| Semester | SS 2017 |
| Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 6 |
| erwartete Teilnehmendenanzahl | 30 |
| Heimat-Einrichtung | Lehrprofessur für Informatik |
| Veranstaltungstyp | Vorlesung in der Kategorie Lehre |
| Erster Termin | Dienstag, 25.04.2017 12:15 - 13:45, Ort: (1058N) |
| Teilnehmende |
Dies ist eine Wahlpflicht-Veranstaltung im Bereich der Theoretischen Informatik für alle Informatik-Masterstudiengänge: - Master "Informatik" - Master "Informatik & Multimedia" - Master "Informatik und Informationswirtschaft" Ab WS 17/18 wird der Master-Studiengang "Informatik und Informationswirtschaft" in "Wirtschaftsinformatik" umbenannt und neu strukturiert. In diesem neu strukturierten Master-Studiengang "Wirtschaftsinformatik" gehört diese Veranstaltung zur Modulgruppe "Fortgeschrittene Quantitative Methoden". |
| Voraussetzungen |
Es werden keine anderen Master-Veranstaltungen vorausgesetzt. Wichtige Grundlagen aus dem Bachelor: - Diskrete Strukturen für Informatiker - Logik für Informatiker - Einführung in die theoretische Informatik (Automaten und formale Sprachen) |
| Lernorganisation |
Es werden zwei doppelstündige Termine pro Woche angeboten. Diese Termine sind Woche für Woche abwechselnd - 2 Vorlesungstermine - 1 Vorlesungstermin + 1 Übungstermin Die Übungen dienen der Vertiefung und praktischen Übung des Inhalts aus den Vorlesungen. Es werden 2-wöchentlich Übungsblätter mit Übungsaufgaben herausgegeben. Diese werden in den 2-wöchentlichen Übungen besprochen. |
| Leistungsnachweis |
Es wird eine Klausur zum Vorlesungsende im Sommersemester angeboten. - Termin: voraussichtlich 27.7.2017 - Ort: wird noch bekannt gegeben - Dauer: 90 Minuten Prüfungsanmeldung : Man muss sich in STUDIS (Prüfungsverwaltungssystem des Prüfungsamts) zur Prüfung anmelden. Eine STUDIS-Anmeldung führt zur Bewertung auch bei Nicht-Teilnahme (als "nicht bestanden"). - STUDIS-Anmeldefrist: 20.6. - 30.6.2017 (jeweils 12 Uhr mittags) Klausurbewertung - Die Klausur wird mit maximal 90 Punkten bewertet - Aus der erreichten Punktzahl wird eine Note zwischen 1,0 und 5,0 errechnet. - Die Klausur ist mit der Note 4,0 bestanden, wenn 50% der maximal möglichen Punkte erreicht worden sind. Klausurmodalitäten: - Studentenausweis und amtlicher Lichtbildausweis sind zur Klausur mitzubringen - Alle Teilnehmer unterschreiben die Teilnehmerliste - Es sind keine Hilfsmittel zugelassen (Disqualifikation) - Es ist nicht gestattet, eine Kopie der Klausur anzufertigen (Disqualifikation) - Die Arbeiten disqualifizierter Teilnehmer werden mit 5,0 bewertet und dem Prüfungsausschuss gemeldet - Die Aufgaben sind selbständig zu erledigen. Kontaktaufnahme zu anderen Teilnehmern oder deren Unterlagen führen zur Disqualifikation |
| Online/Digitale Veranstaltung | Veranstaltung wird online/digital abgehalten. |
| Hauptunterrichtssprache | deutsch |
| Literaturhinweise |
Wil M. P. van der Aalst: Process Mining - Data Science in Action, Second Edition. Springer 2016, ISBN 978-3-662-49850-7 Wil M. P. van der Aalst, Boudewijn F. van Dongen: Discovering Petri Nets from Event Logs. Trans. Petri Nets and Other Models of Concurrency 7: 372-422 (2013) Robin Bergenthum, Jörg Desel, Robert Lorenz, Sebastian Mauser: Process Mining Based on Regions of Languages. BPM 2007: 375-383 |
| ECTS-Punkte | 6 |
