Die Teilnehmer erhalten fundierte Einblicke in grundlegende Methoden, Verfahren und Konzepte des Data und Process Mining. Sie können diese, unterstützt durch Softwarewerkzeuge, auf gegebene Aufgabenstellungen anwenden und ihre Analyseergebnisse angemessen präsentieren und visualisieren.
Inhalt:
- Business Szenarien für das Data und Process Mining
- Extraktion von Daten aus Informationssystemen (ETL-Prozesse)
- Data Warehousing Systeme (Multidimensionale Daten)
- Knowledge Discovery Process
- Methoden und Verfahren des Data Mining: Klassifikation, Regression, Cluster-
Analyse, Assoziationsanalyse - Methoden und Verfahren des Process Mining: Process Discovery Algorithmen,
Conformance Checking, Log Analyse - Datenvisualisierung
- Process Performance Measurement, Business Process Intelligence
Lernsetting:
Das Online-Studium findet im Selbststudium und in Form von Gruppenarbeit statt. Für das Selbststudium steht ein ausführliches Skript zur Verfügung. Die zentralen Inhalte und zugehörige Beispiele werden zudem in kurzen Videos erläutert. Das lesefreundliche Skript ist nach dem didaktischen Konzept der Universität Ulm für berufsbegleitende Studierende aufbereitet.
Um die vermittelten Inhalte zu festigen, werden in regelmäßigen Abständen Übungsblätter veröffentlicht, deren Lösungen von den Studierenden und dem Mentor gemeinsam zu den Präsenzterminen vorgestellt werden.
Der Mentor des Moduls wird in regelmäßigen Abständen Online-Sprechstunden anbieten, die die Studierenden bei der Bearbeitung des Lernstoffs unterstützen. Außerdem steht ein weiteres Forum für den Austausch der Studierenden untereinander bereit.
Dozent:
Prof. Dr. Manfred Reichert, Direktor des Instituts für Datenbanken und Informationssysteme
Leistungsumfang:
Bei erfolgreichem Abschluss des Moduls erhalten Sie ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Moduls als Übersicht auflistet. Im Supplement bestätigt Ihnen der Modulverantwortliche das Äquivalent von 6 Leistungspunkten nach ECTS.
Teilnahmeentgelt: 1.410 €
Weitere Informationen zum Modul
Die Anmeldung erfolgt ausschließlich über die Universität Ulm. Bitte nutzen Sie für Ihre Anmeldung nur den oben aufgeführten Link zum Modul und nicht das untenstehende Formular.