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Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 3113 Kurztext
Semester WiSe 2022/23 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 - Präsenzveranstaltung
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) - SC.B.0.25 (Seminarraum) Raumplan        
Einzeltermine:
  • 01.11.2022
  • 08.11.2022
  • 15.11.2022
  • 22.11.2022
  • 29.11.2022
  • 06.12.2022
  • 13.12.2022
  • 20.12.2022
  • 27.12.2022
  • 03.01.2023
  • 10.01.2023
  • 17.01.2023
  • 24.01.2023
  • 31.01.2023
  • 07.02.2023
  • 14.02.2023
Gruppe 1-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Kontaktperson (durchführend) Zuständigkeit
Thyssens, Daniela durchführend, nicht verantwortlich
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 KI und Maschinelles Lernen (M WINF/IMIT bis PO 2016)
BWI-WWIS WPF-Seminar B.Sc. WI (BA WINF, AINF, IMI+T)
0ERA-4LP Veranstaltungen mit 4 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MDA-SDA1 Seminar Data Analytics I (M DA/ IMI/ AInf)
IT-SKIML Seminar Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (Bachelor)
MWI-BI-S4L Seminar, Ergänzung zu Prüfungen aus dem Modul Business Intelligence mit 4 LP (M WINF)
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 WiSe 2022/23 , Aktuelles Semester: WiSe 2024/25
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