Wenn Sie diesen Text sehen, ist auf ihrem Gerät noch nicht das neue Layout geladen worden. Bitte laden Sie diese Seite neu (ggf. mit gedrückter 'Shift'- oder 'Alt'-Taste) oder in einem 'privaten Fenster'.
Weitere Hinweise unter https://www.uni-hildesheim.de/wiki/lsf/faq/fehler.im.layout.

Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 
Startseite    Anmelden     

Data Analytics I - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3113 Kurztext
Semester SoSe 2022 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/semDA1-21s/index.html Evaluation Ja - E-Learningbogen
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 025 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 19.04.2022
  • 26.04.2022
  • 03.05.2022
  • 10.05.2022
  • 17.05.2022
  • 24.05.2022
  • 31.05.2022
  • 14.06.2022
  • 21.06.2022
  • 28.06.2022
  • 05.07.2022
  • 12.07.2022
  • 19.07.2022
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Elsayed, Shereen verantwortlich und durchführend
Weitere Person Zuständigkeit
Schmidt-Thieme, Lars, Professor Dr. Dr. verantwortlich, nicht durchführend
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Bachelor B.Sc. I M I T 3 - 5
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat 3 - 5
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat
Master M.Sc. Data Analytics 1 - 3
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Wirtschaftsinf.

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

LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
MIT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Master)
BWI-WWIS WPF-Seminar B.Sc. WI (BA)
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
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 2022 , Aktuelles Semester: WiSe 2022/23
Impressum      Datenschutzerklärung     Datenschutz      Datenschutzerklärung     Erklärung zur Barrierefreiheit