Im Rahmen des Praktikums Data Warehousing und Mining wird das theoretische Wissen aus der zugehörigen Vorlesung mit Hilfe marktüblicher Tools praktisch vertieft. Die Veranstaltung teilt sich in mehrere Blöcke zu den Themen Data Warehousing und Data Mining. Blöcke bestehen aus Vorlesungen mit Einführungen in die notwendigen Funktionen der jeweiligen Tools sowie einer Phase, in welcher in Gruppen- oder Einzelarbeit eine Aufgabe gelöst wird. Am Ende eines Blocks wird der Lernfortschritt durch einen Tutor abgeprüft.

Ein beispielhaftes Anwendungsproblem aus dem Data-Mining-Bereich wird während der Teilnahme am DATA-MINING-CUP gelöst. In dieser Phase werden unter Anlehnung an den KDD-Prozess typische Vorgehensweisen sowie verschiedene Data-Mining-Verfahren näher beleuchtet. Der Fokus liegt auf Verfahren zum Clustering, der Klassifikation sowie der Bestimmung von Frequent Itemsets und Association Rules. Behandelte Data-Warehousing-Fragestellungen sind die Bereinigung von Daten sowie ETL-Prozesse zur letztendlichen Erstellung eines Data Warehouses.