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Praktikum: Analyse großer Datenbestände

Praktikum: Analyse großer Datenbestände
Typ: Praktikum (P)
Semester: SS 2020
Ort:

Internet

Zeit:

Montag, 09:45-11:15 Uhr, wöchentlich (Vorlesungszeit)

Dozent:

Jakob Bach
Prof. Dr.-Ing. Klemens Böhm

SWS: 2
ECTS: 6
LVNr.: 24874

Voraussetzung zur Teilnahme:

Für die Teilnahme am Praktikum ist eine Qualifikationsaufgabe zu lösen. Diese finden Sie im ILIAS-Kurs der Vorlesung „Analysetechniken für große Datenbestände“ (WS 19/20) (Link) Abgabefrist ist der 29.02.2020.

Beschreibung:

Im Rahmen des Praktikums „Analyse großer Datenbestände“ wird das theoretische Wissen aus der Vorlesung „Analysetechniken für große Datenbestände“ praktisch vertieft. Insbesondere werden einzelne Analyseschritte und Algorithmen zu einer vollständigen Data-Mining-Pipeline verknüpft. Die Veranstaltung teilt sich in zwei Phasen: Im ersten Teil wird eine Aufgabe eines Datenanalysewettbewerbs, z.B. des Data Mining Cups, gelöst. Im zweiten Teil wird ein offenes Forschungsproblem bearbeitet. In beiden Phasen findet die Arbeit in Teams statt. Als Programmiersprachen kommen typischerweise Python und R zum Einsatz.

Bewertung:

Das Praktikum ist unbenotet und umfasst 6 ECTS.