Data Science

Das Modul behandelt fortgeschrittene Konzepte aus dem Bereich Data Science
und Data Mining:
- Allgemeine Einführung in das Gebiet Data Science & Data Mining
- Supervised und Unsupervised Learning
- Preprocessing und Feature Engineering
- Assoziationsregeln und Sequenzanalysen (Generalized Rule Induction, FPGrowth,
Sequential Patterns)
- Entscheidungsbäume (C4.5, CART) & Rule Induction
- Naive Bayesian Klassifikation
- Support-Vektor-Maschinen
- Neuronale Netze und Deep Learning
- Forecasting (Moving Average, Exponantial Smoothing, Trend-Analyse,
Stationarität & Komponentenmodell, ARIMA, ANN)
- Clustering (Hierarchisches Clustering, k-Means, k-Medoids, DBSCAN,
Kohonen-Netze)
- Text Mining (Text-Preprocessing, Statistische Sprachmodelle)
- Information Extraction (Crawler, Wrapper-Induktion)
- Sentiment Analysis
- Web Usage Mining
- Recommender-Systeme