636-0018-00L  Data Mining I

SemesterHerbstsemester 2019
DozierendeK. M. Borgwardt
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
636-0018-00 GData Mining I
Tutorial: 8-9h, Lecture: 9-11h. The tutorial and lecture will be held each Wednesday in Basel and will be transmitted via videoconference to Zurich.
ATTENTION: Course starts on Wednesday, October 2!
Course will be streamed and recorded
3 Std.
Mi08:15-11:00BSA E 46 »
08:15-11:00HG D 16.2 »
K. M. Borgwardt
636-0018-00 AData Mining I
Project Work (compulsory continuous performance assessment), no fixed presence required.
2 Std.K. M. Borgwardt

Katalogdaten

KurzbeschreibungData Mining, the search for statistical dependencies in large databases, is of utmost important in modern society, in particular in biological and medical research. This course provides an introduction to the key problems, concepts, and algorithms in data mining, and the applications of data mining in computational biology.
LernzielThe goal of this course is that the participants gain an understanding of data mining problems and algorithms to solve these problems, in particular in biological and medical applications.
InhaltThe goal of the field of data mining is to find patterns and statistical dependencies in large databases, to gain an understanding of the underlying system from which the data were obtained. In computational biology, data mining contributes to the analysis of vast experimental data generated by high-throughput technologies, and thereby enables the generation of new hypotheses.

In this course, we will present the algorithmic foundations of data mining and its applications in computational biology. The course will feature an introduction to popular data mining problems and algorithms, reaching from classification via clustering to feature selection. This course is intended for both students who are interested in applying data mining algorithms and students who would like to gain an understanding of the key algorithmic concepts in data mining.

Tentative list of topics:

1. Distance functions
2. Classification
3. Clustering
4. Feature Selection
SkriptCourse material will be provided in form of slides.
LiteraturWill be provided during the course.
Voraussetzungen / BesonderesBasic understanding of mathematics, as taught in basic mathematics courses at the Bachelor's level.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte6 KP
PrüfendeK. M. Borgwardt
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 90 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusFinal grade: 70% written examination, 30% project work
Project work has to be re-done in case of repetition
The course includes up to 6 compulsory continuous performance assessments in form of biweekly homework assignments, which constitute 30% of the final grade
Hilfsmittel schriftlichKeine
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar.
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Biotechnologie MasterBiomolekulare OrientierungWInformation
Biotechnologie MasterSystem-OrientierungWInformation
Computational Biology and Bioinformatics MasterData ScienceWInformation