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  Big Data in Healthcare (MAS)

Dozentinnen/Dozenten
Dipl.-Inf. Philipp Baumgärtel, Dipl.-Inf. Gregor Endler, Dipl.-Inf. Johannes Held, Prof. Dr. Klaus Meyer-Wegener

Angaben
Masterseminar
2 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 5
nur Fachstudium, Sprache Deutsch
Zeit und Ort: Do 10:15 - 11:45, 08.130

Studienfächer / Studienrichtungen
WPF INF-MA 3
WPF IuK-MA 3

Voraussetzungen / Organisatorisches
Inhalt: http://www6.informatik.uni-erlangen.de/DE/teaching/curriculum/mscsem/
StudOn: http://www.studon.uni-erlangen.de/crs794601.html

Inhalt
Data-Mining dient der Extraktion von nichttrivialem Wissen aus einer großen Menge von Daten. Das Ziel ist dabei automatisiert neue Muster im Datenbestand zu erkennen. Es gibt Methoden um Korrelationen zu erkennen, Daten zu klassifizieren oder in Cluster einzuteilen und um Ausreißer in den Daten zu entdecken.

Das Seminar richtet sich an alle Masterstudenten, die mehr über Data-Mining erfahren wollen. Die Teilnehmer werden sich im Rahmen des Seminars mit Data-Mining-Methoden vertraut machen und die Möglichkeiten der verschiedenen Klassen von Methoden herausarbeiten. Die Techniken sollen anschließend mit Hilfe von RapidMiner auf reale medizinische Daten angewendet werden.

ECTS-Informationen:
Credits: 5

Contents
Data mining enables the extraction of non-trivial patterns of knowledge from huge amounts of data. There are methods for correlation analysis, classification, clustering and outlier detection.

The seminar is addressed to all master students, who want to know more about data mining. The participants will familiarize themselves with data mining methods and identify the distinctions of the different classes of these methods. Additionally, they will apply these methods to real medical data using RapidMiner.

Zusätzliche Informationen
Erwartete Teilnehmerzahl: 10, Maximale Teilnehmerzahl: 10
Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich.
Die Anmeldung erfolgt von Montag, 2.7.2012 bis Donnerstag, 31.10.2013 über: StudOn.

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester WS 2013/2014:
Masterseminar Datenmanagement (MSemDM)

Institution: Lehrstuhl für Informatik 6 (Datenmanagement)
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