Master

Fernstudium Wirtschaftsinformatik

Inhalt

• Grundprinzipien der Wissensextraktion mittels Data Mining
• Data Mining über strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten
• Verfahrensklassen des Data Mining: Klassifikation, Vorhersage, Clustering, Assoziationsregeln
• Ablaufmodelle bei einer Datenanalyse
• Datenvorverarbeitung
• Data-Mining-Verfahren
• Interpretation der Resultate

Qualifikationsziele:

Die Studierenden erwerben Kompetenzen im Einsatz von Analysetechniken, hier speziell 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 im Unternehmen beurteilen
• mit großen Datenmengen umgehen, diese für Data-Mining-Verfahren vorbereiten
• verschiedene Data-Mining-Techniken anwenden
• die Resultate interpretieren
• die Leistungsfähigkeit, die Einsatzmöglichkeiten und Grenzen der DM-Verfahren einschätzen.

Querverbindungen zu den Themengebieten Künstliche Intelligenz, Business Intelligence, Wissensbasierte Systeme vertiefen die wirtschaftsinformatische Denkweise.