Conceptual Data Analysis - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart	Vorlesung
Veranstaltungsnummer	3650	Kurztext
Semester	SoSe 2024	SWS	4
Erwartete Teilnehmer/-innen	30	Max. Teilnehmer/-innen	30
Rhythmus	i.d.R. jedes 2. Semester	Studienjahr / Zielgruppe
Credits	6	Anmeldung	Anmeldepflicht , Vergabe: Manuell (?)
Hyperlink		Evaluation	Ja - Präsenzveranstaltung
Sprache	englisch
Anmeldefrist	Anmeldung VL-Ende 05.03.2024 - 12.07.2024 23:59:59 Anmeldepflicht

Termine Gruppe: 1-Gruppe
	Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum (mögliche Änderungen beachten!)	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
	Mi.	08:00 bis 10:00 c.t.	wöchentlich	10.04.2024 bis 10.07.2024	Gebäude B (Samelson-Campus) - SC.B.0.37 (Seminarraum)		Hanika	findet statt		24.04.2024: Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar. 12.06.2024: Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar. 26.06.2024: Ausfallbemerkung nur nach dem Einloggen sichtbar.

Gruppe 1-Gruppe:

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Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend)	Zuständigkeit
Hanika, Tom, Professor Dr.	verantwortlich und durchführend
Weitere Person	Zuständigkeit
Reuß, Pascal, Dr.	nicht durchführend, nicht verantwortlich

Studiengänge
Abschluss	Studiengang	Semester
Bachelor	B.Sc. Angew. Informatik	4 - 6
Bachelor	B.Sc. I M I T	4 - 6
Bachelor	B.Sc. IMIT Studienvar. AI	4 - 6
Bachelor	B.Sc. Wirtschaftsinformat	4 - 6
Master	M.Sc. Angew. Informatik	1 - 3
Master	M.Sc. Data Analytics	1 - 3
Master	M.Sc. IMIT Studienvar. AI	1 - 3
Master	M.Sc. Informationsmanagm.	1 - 3
Master	M.Sc. Wirtschaftsinf.	1 - 3

Hinweis: Die Angaben zu den Semestern sind nur Empfehlungen, keine Anmeldebeschränkungen.

LSF - Module
Modulkürzel	Modultitel
BWI-Wa6LP	Wahlbereich (B WINF) mit 6 LP (Wirtschaftsinf. i.e.S., BWL, Inf.)
BWI-WIT6LP	Wahlbereich (B WINF) mit IT-Bezug 6 LP
MWIN-WWi6	Wahlbereich (M WINF) Wirtschaftsinformatik i.e.S. (6 LP)
MWIN-WIT6	Wahlbereich mit IT-Bezug (MA) 6 LP
IT-CDA	Conceptual Data Analysis

Zuordnung zu Einrichtungen
Inst. für Informatik
Abt. Intelligente Informationssysteme

Inhalt
Literatur	1. Ganter, B., Wille, R.: Formal concept analysis: Mathematical Foundations. Springer, Berlin; New York (1999). 2. Janowitz, M.F.: Ordinal and Relational Clustering. World Scientific (2010). 3. Ganter, B., Obiedkov, S.: Conceptual Exploration. Springer (2016)
Lerninhalte	Die Vorlesung gibt einen Überblick zu ordinalen und begrifflichen Datenanalysemethoden. Insbesondere werden die folgenden Themen diskutiert: + Relationale Daten und Ordnungsrelationen + Lernen von Ordnungen + Ordinale Datenanalyse + Formale Begriffsanalyse + Begriffliche Skalierung von Daten und stetige Abbildungen zur Skalierung + Lernen von Implikationstheorien in expliziten und impliziten Datenquellen + Boolesche Faktorenanalyse und Rekontruktionsfehler The lecture gives an overview on ordinal and conceptual data analysis. In particular, we will discuss: + Relational Data and Order Relations + Learning to Order + Ordinal Data Analysis + Formal Concept Analysis + Conceptual Scaling of Data and continuous scaling maps + Learning Implicational Theories from Explicit and Implicit Data Sources + Boolean Factor Analysis and Reconstruction Errors

Zu dieser Veranstaltung gehört folgende Übung
Nr.	Beschreibung	SWS
3651	Conceptual Data Analysis

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2024 , Aktuelles Semester: SoSe 2025

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