Fernstudium
Master Wirtschaftsinformatik

Inhalt

Zunächst werden die Grundprinzipien des Data Mining, die Wissensextraktion mittels Data Mining erläutert. Es wird Data Mining über strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten diskutiert. Es wird der Ablauf einer Datenanalyse vorgestellt: Datenvorverarbeitung, Anaylse, Interpretation.
Verschiedene Verfahrensklassen des Data Mining (Klassifikation, Vorhersage, Clustering, Assoziationsregeln) werden anhand klassischer DM-Verfahren als auch künstliche neuronale Netze (hier insbesondere Architekturen, Lernverfahren, typische Anwendungen wie Mustererkennung, Klassifikation, Clustering, Prognose) ein.
Ein Schwerpunkt ist die Datenvorverarbeitung. Anhand realer Unternehmensdaten werden alle Teilnehmer behandelt.

Lernziele

Die Studierenden erwerben Kompetenzen im Einsatz von Analysetechniken in betrieblichen Entscheidungsprozessen, hier spiziell auf dem Gebiet der Wissensextraktion aus Massendaten. Sie erwerben die Fähigkeit, Data-Mining-Systeme zur Lösung einer betriebswirtschaftlichen Analyseaufgabe einzusetzen. Durch Projekt-basiertes Lernen wird die typische Wirtschaftsinformatik-Sichtweise auf ein zu lösendes Problem gestärkt. Die Teilnehmer können

• Die Relevanz der Wissensextraktion aus großen Datenmengen zur Entscheidungsunterstützung im Unternehmen beurteilen
• Mit großen Datenmengen umgehen, diese für Data-Mining-Verfahren vorbereiten
• Verschiedene Data-Mining-Techniken anwenden
• Die Resultate interpretieren
• Die Leistungsfähigkeit, die Einsatzmöglichkeit und Grenzen der DM-Verfahren einschätzen

Lehr- und Lernform

• Selbststudium anhand von Lehrbriefen und Literatur, ggf weitere Lehrmaterialien und Lehrmethoden, wie CD’s, Vorlesungen auf DVD und Internet-based teaching

• Präsenzveranstaltung zur Prüfungsvorbereitung und Klärung offener Fragen

Voraussetzungen für die Teilnahme

Grundkenntnisse in den Bereichen:

• Programmierung
• Theoretsiche Informatik
• Mathematische Grundkenntnisse

Leistungspunkte

5 ECTS

Prüfung

Klausur 120 Minuten