Predictive Analytics & Data Mining

In dieser Lehrveranstaltung werden die Grundlagen und die Techniken des Data Minings behandelt. Data Mining dient der Wissensentdeckung und hat daher eine immense Implikation für viele interdisziplinäre Bereiche, einschließlich Interaktion, Assistenzsysteme, kognitive Neurowissenschaften und Gesundheitswesen, aber auch für Business Computing und Wissensmanagement. Diese Vorlesung behandelt Methoden, Konzepte und Algorithmen des Data Minings.

Die Lernziele dieser Lehrveranstaltung sind:

(WAS): Sie lernen grundlegende Data Mining - Algorithmen für konkrete Fragestellungen und Datensammlungen auszuwählen, diese – unter Optimierung der frei wählbaren Parameter – anzuwenden und die Ergebnisse zu validieren.
(WOMIT): Hierzu erstellen Sie Prozess-Streams unter Verwendung professioneller Data-Mining Workbenches (wie z.B. RapidMiner, IBM SPSS Modeler) die den kompletten Workflow vom Zugriff auf die Datenquelle (Datenbanksystem, Dateien in unterschiedlichen Formaten) bis zur Ergebnisvisualisierung abbilden.
(WOZU): Ziel ist dabei die Generierung neuer Informationen die für die Entscheidungsfindung und zum Aufbau von Empfehlungssystemen in Wissenschaft und Wirtschaft genutzt werden können.

Die konkreten Lehrinhalte dieser Veranstaltung sind:
  • Klassifikationsverfahren
  • Clusteringverfahren
  • Regressionsverfahren
  • Assoziationsverfahren
  • Text Mining