Knowledge Discovery in Databases (WS 2014/2015)
Aktuelles
- Die Übung wird am 07.01.2015 und am 14.01.2015 ausfallen. Statt dessen wird dann zur Uhrzeit der Übung auch die Vorlesung stattfinden. Das bedeutet, dass an diesen beiden Tagen sowohl von 14:30 - 16:00 als auch von 16:30 - 18:00 die Vorlesung gehalten wird. Am 21.01. und am 28.01. wird dafür die Vorlesung (14:30 - 16:00) durch die Übung ersetzt, damit genug Zeit für die Präsentation der Abschlussprojekte vorhanden ist.
- Ab sofort können im Sekretariat bei Frau Freese (Raum 25.12.02.22) Termine für die mündlichen Prüfungen vereinbart werden. Es stehen Termin im Zeitraum 12.02. bis 26.02. sowie 23.03. bis 01.04. zur Verfügung.
- Die Übung am 26.11.2014 (heute) fällt leider krankheitsbedingt aus!
Übungsblatt 5 wird deshalb in der Übung am 03.12.2014 zusammen mit Übungsblatt 6 besprochen. - Ein Fehler in der ersten Aufgabe des aktuellen Übungsblattes wurde behoben. Die korrigierte Fassung finden sie hier
Inhalt
- Data Mining Prozess
- Clustering
- Klassifikation
- Assoziationsregeln
- Ausblick auf weitere Verfahren
Organisation
- Umfang: 2 SWS (Vorlesung) + 2 SWS (Übung)
- Vorlesung: Prof. Dr. Stefan Conrad
- Übung: Daniel Braun
- Beginn der Vorlesung: Mi. 15.10.2014
- Beginn der Übung: Mi. 15.10.2014
| Veranstaltung | Zeit | Ort |
| Vorlesung | Mi, 14:30 - 16:00 Uhr |
Hörsaal 5H |
| Übung | Mi, 16:30 - 18:00 Uhr |
25.12.02.33 |
Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten:
- Regelmäßige, aktive und erfolgreiche Teilnahme an den Übungen
- Mindestens 2 von 3 möglichen Übungspunkten
- Erfolgreiches Bestehen des Programmierprojekts
- Erfolgreiches Bestehen der Abschlussprüfung (voraussichtlich mündlich, in der vorlesungsfreien Zeit)
Teilnahmevoraussetzung
Die Veranstaltung ist für das Master-Studium Informatik konzipiert und setzt somit i.Allg. den Bachelor-Abschluss voraus. Inhaltlich ist ein erfolgreiches Absolvieren des Moduls "Datenbanksysteme" Voraussetzung. Die Belegung dieser Veranstaltung als Zusatzleistung im Bachelor-Studiengang Informatik ist generell nur möglich, wenn die Grundlagenmodule Informatik I bis IV erfolgreich absolviert wurden.
Für die Gestaltung eines Schwerpunktfachs "Datenbanken und Informationsysteme" im Master-Studium beachten Sie bitte auch die Hinweise auf unserer Seite mit der Lehrplanung.
Folien / Skript
Zu der Vorlesung gibt es eine umfangreiche Sammlung von Folien, die hier im Laufe des Semesters sukzessive (möglichst rechtzeitig vor der jeweiligen Vorlesungsstunde) zur Verfügung gestellt werden.
| Nr | Kapitel | Download | Vorlesungs- datum |
last update |
|---|
Übung
Die erfolgreiche und aktive Teilnahme an den Übungen gilt als Zulassungsvoraussetzung zur Abschlussprüfung. Die Übungsblätter mit den zu bearbeitenden Aufgaben werden jeweils ab Dienstag hier zum Download angeboten. Die Aufgaben sind alleine zu bearbeiten und bis Dienstag (eine Woche nach der Ausgabe) um 12:30 Uhr im Briefkasten rechts neben Raum 25.12.02.22 abzugeben. Spätere Abgaben werden nicht mehr akzeptiert! 3 zufällig ausgewählte Übungsblätter werden korrigiert und bewertet. Für die Zulassung zur Abschlussprüfung müssen mindestens 66% der gesamten Punktzahl erreicht werden.
In der Übung selbst wird für jede Aufgabe ein Bearbeiter ausgelost. Ist ein ausgeloster Übungsteilnehmer unvorbereitet oder abwesend, so kann sie/er insgesamt einmal aussetzen (ein weiteres Aussetzen führt zum Ausschluss aus der Veranstaltung). Vorrechnen heißt nicht eine "perfekte" Lösung vorzustellen, sondern die Lösungsidee zu präsentieren und diese gemeinsam in der Gruppe auszudiskutieren.
Auch die Aufgabenstellung des abschliessenden Programmierprojekts wird hier veröffentlicht. Nähere Informationen dazu folgen im Laufe der nächsten Wochen.
In der Übung selbst wird für jede Aufgabe ein Bearbeiter ausgelost. Ist ein ausgeloster Übungsteilnehmer unvorbereitet oder abwesend, so kann sie/er insgesamt einmal aussetzen (ein weiteres Aussetzen führt zum Ausschluss aus der Veranstaltung). Vorrechnen heißt nicht eine "perfekte" Lösung vorzustellen, sondern die Lösungsidee zu präsentieren und diese gemeinsam in der Gruppe auszudiskutieren.
Auch die Aufgabenstellung des abschliessenden Programmierprojekts wird hier veröffentlicht. Nähere Informationen dazu folgen im Laufe der nächsten Wochen.
| Thema | Download | Last Update |
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Literatur
- M. Ester, J. Sander: Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen. Springer-Verlag 2000
- M.H. Dunham: Data Mining - Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall / Pearson, 2003
- P.-N. Tan, M. Steinbach, V. Kumar: Introduction to Data Mining. Addison Wesley / Pearson 2006
- J. Han, M. Kamber, J. Pie: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publ., 3. Auflage, 2011