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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik
Universität Erlangen-Nürnberg
Bachelor of Science Informatik
Prof. Dr.
2024
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Die Datenvorverarbeitung ist ein fundamentaler Schritt im Prozess der Wissensentdeckung in Datenbanken und beinhaltet Techniken zur Bereinigung, Transformation und Reduktion von Daten.
Maschinenlernen umfasst verschiedene Algorithmen und Modelle, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Assoziationsregeln sind Techniken, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Items in großen Datenbeständen aufdecken.
Anomalieerkennung befasst sich mit der Identifizierung von seltenen oder ungewöhnlichen Mustern in Daten, die auf Anomalien oder Ausreißer hinweisen könnten.
Text- und Webmining beschäftigen sich mit der Extraktion nützlicher Informationen aus unstrukturierten Textdaten und Webinhalten.
Der Kurs Knowledge Discovery in Databases mit Übung an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir einen tiefen Einblick in die faszinierende Welt der Wissensentdeckung in Datenbanken. Diese Veranstaltung ist Teil des Studiengangs Informatik und gliedert sich in einen theoretischen und einen praktischen Teil. Während der Theoriephase wirst Du durch Vorlesungen und Lektüre in die Grundlagen der Datenbanksysteme und Methoden der Wissensentdeckung eingeführt. Im praktischen Teil setzt Du das Erlernte in Übungen und Projekten um. Am Ende des Kurses wird eine Prüfung abgelegt, und Du musst schriftliche Aufgaben als Studienleistungen einreichen. Diese Veranstaltung wird üblicherweise im Wintersemester angeboten.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die Vorlesung gliedert sich in zwei Teile: einen theoretischen und einen praktischen Teil. Die Theorie umfasst Vorlesungen und Lektüre zu Datenbanksystemen und Methoden der Wissensentdeckung. Der praktische Teil beinhaltet Übungen und Projekte zur Anwendung der erlernten Theorien.
Studienleistungen: Studenten müssen am Ende eine Prüfung ablegen und es werden Studienleistungen in Form von schriftlichen Aufgaben erwartet.
Angebotstermine: Angebotstermine sind üblicherweise im Wintersemester.
Curriculum-Highlights: Datenvorverarbeitung, Maschinenlernen, Assoziationsregeln, Anomalieerkennung, Text- und Webmining
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
George E.
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