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MSc-Seminar Data Analytics - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar
Veranstaltungsnummer 3110 Kurztext
Semester WiSe 2016/17 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen 6 Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus i.d.R. jedes 2. Semester Studienjahr / Zielgruppe
Credits 4
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/semML-16w/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. 12:00 bis 14:00 c.t. wöchentlich von 18.10.2016  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
iCalendar Export Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich Gebäude C (Samelson-Campus) - C 147 (Computerraum) Raumplan   fällt aus    
Gruppe 2-Gruppe:


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Schatten, Carlotta , M. Eng. durchführend, nicht verantwortlich
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 (PO 2011) 3 - 5
Bachelor B.Sc. Wirtschaftsinformat (PO 2014)
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)

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
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 Bachelor und Masterstudiengänge Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement und Informationstechnologie
BSc 4-6
MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2016/17 , Aktuelles Semester: WiSe 2018/19
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