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Big-Data Analytics (Using Machine Learning) (BDA)5 ECTS (englische Bezeichnung: Big-Data Analytics (Using Machine Learning))
Modulverantwortliche/r: Klaus Meyer-Wegener, Richard Lenz, Melanie Bianca Sigl Lehrende:
Klaus Meyer-Wegener, Melanie Bianca Sigl
Startsemester: |
WS 2018/2019 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
unregelmäßig |
Präsenzzeit: |
60 Std. | Eigenstudium: |
90 Std. | Sprache: |
Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Empfohlene Voraussetzungen:
Es wird empfohlen, folgende Module zu absolvieren, bevor dieses Modul belegt wird:
Knowledge Discovery in Databases (SS 2018)
Inhalt:
Ziel der Arbeit soll es sein, verschiedene Machine Learning Methoden zu vergleichen, um ein geeignetes Modell zur Vorhersage von Fehlertypen von Lasergeräten auszuwählen (Predictive Maintenance).
Lernziele und Kompetenzen:
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer
arbeiten sich in eine konkrete Analyse-Aufgabe ein;
folgen dem Data-Mining-Prozess aus der Literatur;
machen sich mit den verfügbaren Daten vertraut und beschreiben sie;
stellen eine Hypothese auf für die in den Daten zu findenden Muster;
bereiten die Daten für die Analyse vor (Reinigung, Reduktion);
wählen ein geeignetes Analyseverfahren aus;
definieren die sog. Hyperparameter für dieses Verfahren, ggf. auch als eine Reihe, die nacheinander zu testen ist;
führen das Verfahren durch;
bewerten das Ergebnis;
visualisieren das Ergebnis;
dokumentieren ihre Vorgehensweise in nachvollziehbarer Art und Weise;
präsentieren die Ergebnisse ihrer Arbeit.
Literatur:
Jiawei Han, Micheline Kamber, and Jian Pei: Data Mining – Concepts and Technologies, 3rd ed. Waltham, MA : Morgan Kaufmann, 2012 (The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems). - ISBN 978-0-12-381479-1
Organisatorisches:
Dieses Praktikum erfolgt in Kooperation mit einem Fertigungsunternehmen.
Weitere Informationen:
Schlüsselwörter: Big Data; Data Analytics; Data Science
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan: Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Wahlpflichtbereich | Säule der softwareorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsrichtung Datenbanksysteme)
Studien-/Prüfungsleistungen:
Big-Data Analytics (Using Machine Learning) (Prüfungsnummer: 870480)
(englischer Titel: Big-Data Analytics (Using Machine Learning))
- Prüfungsleistung, mehrteilige Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet, 5.0 ECTS
- Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %
- weitere Erläuterungen:
Die Note setzt sich aus der Bewertung der folgenden Einzelleistungen zusammen: 50% Code, 30% Abschlusspräsentation, 20% Präsentation von Algorithmen (im November).
- Prüfungssprache: Deutsch oder Englisch
- Erstablegung: WS 2018/20191. Wdh.: keine Wiederholung, 2. Wdh.: keine Wiederholung
1. Prüfer: | Klaus Meyer-Wegener |
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UnivIS ist ein Produkt der Config eG, Buckenhof |
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