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Data Analytics III - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 3112 Kurztext
Semester WiSe 2017/18 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 6 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4
Hyperlink https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semDA3-17w/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine ausblenden
iCalendar Export
Di. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 141 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 17.10.2017
  • 24.10.2017
  • 31.10.2017
  • 07.11.2017
  • 14.11.2017
  • 21.11.2017
  • 28.11.2017
  • 05.12.2017
  • 12.12.2017
  • 19.12.2017
  • 26.12.2017
  • 02.01.2018
  • 09.01.2018
  • 16.01.2018
  • 23.01.2018
  • 30.01.2018
  • 06.02.2018
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-4LP Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MIT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)
MDA-SDA3 Seminar Data Analytics III
MWI-BI-S4L Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP
MWI-SEBI Seminar Business Intelligence (Master)
MWI-SemBI Seminar Business Intelligence (Master)
WI-SEBI Seminar Business Intelligence
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Literatur

[1] Esling, P., Agon, C.: Time-series data mining. ACM Comput. Surv. 45(1) (December 2012) 12:1-12:34

[2] Gooijer, J.G.D., Hyndman, R.J.: 25 years of time series forecasting. International Journal of Forecasting 22(3) (2006) 443 - 473

Voraussetzungen

Data Analytics:

Students should have passed already seminar Data Analytics I and II

Lerninhalte

T

Zielgruppe

Für Studierende der Masterstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2017/18 , Aktuelles Semester: WiSe 2019/20
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