Dozent: Dr. Peter Meinicke
In der Biologie spielen in immer stärkerem Maße mehrdimensionale Daten eine entscheidende Rolle bei der Analyse biologischer Systeme. Diese Daten sind aufgrund ihrer Größe und Komplexität nicht mehr ohne spezielle Computerprogramme interpretierbar. In der Vorlesung "Data Mining in der Bioinformatik" werden statistische Verfahren behandelt, die Strukturen auch in hochdimensionalen Datenräumen aufdecken und dem Benutzer zugänglich machen können. Nach einer Einführung in das Arbeitsgebiet und einer kurzen Darstellung der besonderen Eigenschaften hochdimensionaler Räume stehen Verfahren zur Dimensionsreduktion und spezielle Visualisierungstechniken im Mittelpunkt der Vorlesung.
Zeit: | Mi, 14:15-15:45 Uhr |
Ort: | Goldschmidtstr. 1, MN05 |
Umfang: | 2 SWS (3 C) |
Leitungsnachweis: | mündliche Prüfung |
Max. Teilnehmerzahl: | 10 |
Studiengänge: | Angewandte Informatik (MSc) |
In den Rechnerübungen zur Vorlesung "Data Mining in der Bioinformatik" sollen Methoden zur Analyse von hochdimensionalen Daten praktisch am Rechner in der Programmiersprache Python erprobt werden. Da die Teilnehmerzahl begrenzt ist, ist eine Voranmeldung in der Vorlesung erforderlich. Der Besuch der Vorlesung ist Voraussetzung für die Teilnahme.
Zeit: | erste Woche der vorlesungsfreien Zeit (Mo-Fr) |
täglich jeweils 9:00-12:00 und 13:00-16:00 | |
Genaue Termine werden in der Vorlesung bekanntgegeben. | |
Ort: | Goldschmidtstr. 1, MN05 |
Umfang: | 2 SWS (3 C) |
Leitungsnachweis: | mündliche Prüfung |
Max. Teilnehmerzahl: | 10 |
Studiengänge: | Angewandte Informatik (MSc) |