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Data Mining

Inhalte:

  • Zunächst werden die Grundprinzipien des Data Mining, die Wissensextraktion mittels Data Mining erläutert.
  • Es wird Data Mining über strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten diskutiert. Es wird der klassische Ablauf einer Datenanalyse vorgestellt: Datenvorverarbeitung, Analyse, Interpretation.
  • Verschiedene Verfahrensklassen des Data Mining (Klassifikation, Vorhersage, Clustering, Assoziationsregeln) werden anhand typischer Probleme eingeführt.
  • Ein Schwerpunkt ist die Datenvorverarbeitung. Anhand realer Daten werden alle Teilthemen behandelt.

 

Qualifikationsziele:

Die Studierenden erwerben Kompetenzen im Einsatz von Analysetechniken, hier speziell auf dem Gebiet der Datenanlyse auf Massendaten. Sie erwerben die Fähigkeit, Data-Mining-Systeme zur Lösung von Analyseaufgabe einzusetzen. Durch Projekt-basiertes Lernen wird die typische Sichtweise auf ein zu lösendes Problem gestärkt.

Die Teilnehmer können:

  • die Relevanz der Wissensextraktion aus großen Datenmengen beurteilen.
  • mit großen Datenmengen umgehen, diese für Data­Mining-Verfahren vorbereiten.
  • verschiedene Data-Mining-Techniken anwenden; • die Resultate interpretieren.
  • die Leistungsfähigkeit, die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der DM-Verfahren einschätzen.

 

Fachverantwortlicher

Prof. Dr. Jürgen Cleve
+49 (3841) 7537-527

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Ihre Ansprechpartnerin

Melanie Leonard

+49 (3841) 7537-593