Health Mining Seminar (HMSem)- Lecturers
- Dipl.-Inf. Philipp Baumgärtel, Dipl.-Inf. Gregor Endler, Dipl.-Inf. Johannes Held
- Details
- Masterseminar
2 cred.h, ECTS studies, ECTS credits: 5
nur Fachstudium, Sprache Deutsch
Time and place: Tue 14:15 - 15:45, 08.130
- Fields of study
- WPF INF-MA 3
WPF IuK-MA 3
- Prerequisites / Organisational information
- Inhalt: http://www6.informatik.uni-erlangen.de/DE/teaching/curriculum/mscsem/
StudOn: http://www.studon.uni-erlangen.de/crs540385.html
- Contents
- Data-Mining dient der Extraktion von nichttrivialem Wissen aus einer großen Menge von Daten. Das Ziel ist dabei automatisiert neue Muster im Datenbestand zu erkennen. Es gibt Methoden um Korrelationen zu erkennen, Daten zu klassifizieren oder in Cluster einzuteilen und um Ausreißer in den Daten zu entdecken.
Das Seminar richtet sich an alle Masterstudenten, die mehr über Data-Mining erfahren wollen. Die Teilnehmer werden sich im Rahmen des Seminars mit Data-Mining-Methoden vertraut machen und die Möglichkeiten der verschiedenen Klassen von Methoden herausarbeiten. Die Techniken sollen anschließend mit Hilfe von RapidMiner auf reale medizinische Daten angewendet werden.
- ECTS information:
- Credits: 5
- Contents
- Data mining enables the extraction of non-trivial patterns of knowledge from huge amounts of data. There are methods for correlation analysis, classification, clustering and outlier detection.
The seminar is addressed to all master students, who want to know more about data mining. The participants will familiarize themselves with data mining methods and identify the distinctions of the different classes of these methods. Additionally, they will apply these methods to real medical data using RapidMiner.
- Additional information
- Expected participants: 10, Maximale Teilnehmerzahl: 10
Registration is required for this lecture.
Registration starts on Monday, 2.7.2012 and lasts till Sunday, 14.10.2012 über: StudOn.
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2012/2013:
- Masterseminar Datenmanagement (MSemDM)
- Department: Chair of Computer Science 6 (Data Management)
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