Optimization Methods for Big Data Analytics

 

Inhalt

Der Kurs präsentiert einige der neuesten Trends in Big Data Analytics mit einem Schwerpunkt auf Data Mining Aufgaben. Wir werden Algorithmen studieren, die es uns erlauben, regelmäßige Muster in Datensätzen zu finden und nützliches und interessantes Wissen mit Hilfe von deskriptive, prädiktive und präskriptive Datenanalyse zu extrahieren. Wir werden sowohl betreutes (Klassifikation, Regression) als auch unbeaufsichtigtes (Clustering) Lernen untersuchen. Wir präsentieren und implementieren State-of-the-Art-Algorithmen für diese Aufgaben, einschließlich metaheuristische Algorithmen. Der Kurs hat einen Hands-on-Ansatz, der die Arbeit an realen Daten betont und alle Schritte der Wissensentdeckung durchführt, einschließlich Datenvorbereitung, Data Mining, Validierung des extrahierten Wissens und der Visualisierung der Ergebnisse.

Lernziele

Die Studierenden sind nach den Veranstaltungen in der Lage

  • zu verstehen, was Wissensgewinnung und Data Mining ist und welche Art von Einsichten wir algorithmisch aus großen Datenmengen extrahieren können
  • Data Mining Aufgaben und Arten von Machine Learning zu überblicken,
  • State-of-the-Art-Algorithmen für die gängigsten Data-Mining-Aufgaben durchzuführen zu verstehen, zu implementieren und anzupassen
  • vorbereiten und reinigen von Daten bevor diese in einen Data-Mining-Algorithmus eingegeben werden
  • Wissen, das aus Datens ätzen extrahiert wurde zu beurteilen und zu validieren
  • Wissen in einer interessanten und sinnvollen Weise zu präsentieren und visualisieren
  • selbständig in allen Phasen an einem Big Data Analytics Projekt zu arbeiten.