Data Mining und Knowledge Discovery
Data Mining and Knowledge Discovery

Modul IN2030

Dieses Modul wird durch Fakultät für Informatik bereitgestellt.

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Basisdaten

IN2030 ist ein Semestermodul in Englisch auf Master-Niveau das im Wintersemester angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
90 h 30 h 3 CP

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

• data sources, characteristics, and errors • data preprocessing and filtering • data visualization • data projections (principal component analysis, multidimensional scaling, Sammon mapping, auto associator) • data transformation and feature selection • correlation and regression • forecasting • classification (Bayes, discriminance, support vector machine, nearest neighbor, learning vector quantization, decision trees) • clustering (sequential, protype based, fuzzy, relational, heuristic)

Lernergebnisse

: On successful completion of the module, students • understand the different types of data and relations; • understand, apply, and evaluate data preparation, analysis, and visualization methods; • understand, apply, and evaluate linear and nonlinear correlation, regression and forecasting methods; • are able to compare classification and clustering, and to understand, apply, and evaluate the corresponding methods; • are able to select, apply, and evaluate suitable data mining methods for given applications. The main didactic goal is to introduce students to a variety of methods and provide them with the basic notions necessary to extend their knowledge by accessing the literature on their own. The work that the students must invest to achieve this goal corresponds the 3 credits assigned to the module.

Voraussetzungen

Basic mathematics

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

ArtSWSTitelDozent(en)Termine
VO 2 Data Mining and Knowledge Discovery (IN2030) Montag, 08:30–10:00

Lern- und Lehrmethoden

The module consists of a lecture. The lecture content is communicated via lectures and presentations. The students shall be motivated to study the literature, to work on exercise problems, and to become familiar with the content.

Medienformen

Lecture notes, slides, board

Literatur

• Runkler: Data Analytics, Springer • Tan, Steinbach, Kumar: Introduction to Data Mining. Addison Wesley • Dunham: Data Mining - Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall. • Theodoridis, Koutroumbas: Pattern Recognition. Academic Press

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

The exam takes the form of a written test. Questions allow to assess the acquaintance with the different types of data, relations and algorithms of data mining, and to assess the ability to select, apply, and evaluate suitable data mining methods (correlation, regression, forecasting, classification, clustering).

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird am Semesterende angeboten.

Aktuell zugeordnete Prüfungstermine

Derzeit sind in TUMonline die folgenden Prüfungstermine angelegt. Bitte beachten Sie neben den oben stehenden allgemeinen Hinweisen auch stets aktuelle Ankündigungen während der Lehrveranstaltungen.

Titel
ZeitOrtInfoAnmeldung
Data Mining and Knowledge Discovery
Do, 16.2.2017, 16:00 bis 17:00 MW: 0001
MW: 1801
bis 15.1.2017 (Abmeldung bis 9.2.2017)

Kondensierte Materie

Wenn Atome sich zusammen tun, wird es interessant: Grundlagenforschung an Festkörperelementen, Nanostrukturen und neuen Materialien mit überraschenden Eigenschaften treffen auf innovative Anwendungen.

Kern-, Teilchen-, Astrophysik

Ziel der Forschung ist das Verständnis unserer Welt auf subatomarem Niveau, von den Atomkernen im Zentrum der Atome bis hin zu den elementarsten Bausteinen unserer Welt.

Biophysik

Biologische Systeme, vom Protein bis hin zu lebenden Zellen und deren Verbänden, gehorchen physikalischen Prinzipien. Unser Forschungsbereich Biophysik ist deutschlandweit einer der größten Zusammenschlüsse in diesem Bereich.