Master Seminar "Recent Developments in Data Science - Process Mining" (WS 2018/19)
Aktuelles:
Organisatorische Infos als pdf
Organisation
- Kontakt: Prof. Dr. Thomas Seidl, Florian Richter
- Vorkenntnisse: Vorlesung "Knowledge Discovery in Databases I"
- Umfang: 2 Semesterwochenstunden; die Teilnahme entspricht 6 ECTS Punkten.
- Hörerkreis: Das Seminar richtet sich an Studierende der Master-Studiengänge Informatik.
Anmeldung: Zentralanmeldung über Uniworx, ab 13.08.2018, 12:00 Uhr.
Termine und Ort
| Veranstaltung | Zeit | Ort | Start |
| Seminar | Do, 16:15 - 18:00 Uhr | Raum 165, Oettingenstraße 67 | 18.10.2018 |
Inhalt
In this seminar, we discuss recent concepts and approaches in the area of Data Mining. The focus is on Process Mining using efficient techniques for mining process models and generating valuable knowledge about unknown bottlenecks on large log-files or even on streams. Process Mining produces a high potential for businesses and has various application areas. The participants will prepare reports and give talks on selected topics in the area.
Für eine erfolgreiche Teilnahme am Seminar gibt es folgende Voraussetzungen:
- die Teilnahme an der Einführungsveranstaltung am 18. Oktober 2018
- die aktive Teilnahme am Seminar
- eigenständig vorbereitete Präsentationen, die zeigen, dass die präsentierte Forschung verstanden wurde, und die essenzielle Ideen und Techniken verständlich präsentiert
- insgesamt schriftliche Ausarbeitungen von insgesamt 20.000-30.000 Zeichen
Zeitplan
| Datum | Themen |
| 18.10.2018 | Einführungsveranstaltung |
| 25.10.2018 | |
| 01.11.2018 | entfällt - Allerheiligen |
| 08.11.2018 | |
| 15.11.2018 | |
| 22.11.2018 | |
| 29.11.2018 | |
| 06.12.2018 | |
| 13.12.2018 | |
| 20.12.2018 | |
| 27.12.2018 | entfällt - Weihnachtsferien |
| 03.01.2019 | entfällt - Weihnachtsferien |
| 10.01.2019 | |
| 17.01.2019 | |
| 24.01.2019 | |
| 31.01.2019 | |
| 07.02.2019 |
Zusätzliches Informationen
Quellen
- im OPAC: "Process Mining: Data Science in Action", Wil van der Aalst, 2016, Springer
- Link zu ProM, wo auch Beispiellogs zu finden sind
Lesen & Verstehen
Vortrag