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Data Analytics I - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3111 Kurztext
Semester SoSe 2019 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 30 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4
Hyperlink https://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semDA1-18w/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 anzeigen
iCalendar Export
Di. 14:00 bis 16:00 c.t. wöchentlich Gebäude A (Samelson-Campus) - A 009 (Großer Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Termine Gruppe: 2-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
iCalendar Export
Di. 16:00 bis 18:00 c.t. wöchentlich Gebäude B (Samelson-Campus) - B 026 (Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 2-Gruppe:
Termine Gruppe: 3-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
iCalendar Export -.  bis  wöchentlich     fällt aus    
Gruppe 3-Gruppe:


Zugeordnete Person
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Grabocka, Josif, Dr. verantwortlich und durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T 3 - 5
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2011) 3 - 5
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014)
Master M.Sc. Data Analytics 1 - 3

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-4LP Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MDA-SDA1 Seminar Data Analytics I
IT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)
MWI-BI-S4L Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP
BWW-SemWIN Seminar Wirtschaftsinformatik für Wirtschaft Plus
BWI-WWIS WPF-Seminar B.Sc. WI (BA)
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

Zielgruppe

Für Studierende der Bachelorstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie
BSc 4-6
Master Data Analytics Seminar I


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