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Web Mining

Strukturierte und unstrukturierte Daten, die im Web verfügbar sind, liefern uns eine Goldgrube an Informationen, die das Potenzial haben, hochmoderne intelligente Anwendungen zu ermöglichen. Das Modul „Web Mining“  behandelt eine Vielzahl von Themen, die sich auf Miningtechniken für Webdaten konzentrieren, einschließlich der Extraktion von Wissen aus Webinhalten (Web Content Mining), der Linkstruktur des Webs (Web Structure Mining) sowie des Minings von Nutzungsdaten, die von Webanwendungen gesammelt werden (Web Usage Mining).

  • Modul aus einem akkreditierten Studiengang
  • Alternative zum Masterstudiengang Data Science
  • Flexibles und individuell ausgestaltbares Weiterbildungskonzept
  • Weiterbildung auf akademischem Niveau

Termine / Veranstaltungsort / Kosten

TerminVeranstaltungsort Kosten
Kurs läuft bereits. Weitere Termine in Planung.

Veranstalter und Veranstaltungsort

Veranstalter

Hochschule Albstadt-Sigmaringen

Veranstaltungsort

Online und
Universität Mannheim B6 26 Bauteil A
Raum tba
68159 Mannheim

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe

Personen, die sich im Bereich Web Mining auf akademischem Niveau sowie berufsbegleitend weiterbilden möchten.

Teilnahmevoraussetzungen

Für die Teilnahme an unseren Zertifikatsmodulen bestehen keine verpflichtenden Teilnahmevoraussetzungen, wir empfehlen Ihnen jedoch vorab das Modul: Data Mining zu belegen.

Zulassungsunterlagen

Anmeldeformular

Inhalte und Lernziele

Inhalte

Strukturierte und unstrukturierte Daten, die im Web verfügbar sind, bieten uns eine Goldgrube an Informationen, die das Potenzial haben, innovative intelligente Anwendungen zu ermöglichen. Das Modul "Web Mining" deckt eine Vielzahl von Themen ab, die sich auf Mining-Techniken für Web-Daten konzentrieren, einschließlich der Extraktion von Wissen aus Web-Inhalten (Web Content Mining), der Link-Struktur des Webs (Web Structure Mining) sowie der Auswertung von Nutzungsdaten, die von Web-Anwendungen gesammelt wurden (Web Usage Mining).

Ablauf

Ca. zwei Wochen vor dem Beginn eines Moduls erhalten Sie Zugriff auf die entsprechenden Lernmaterialien, wie bspw. Studienbriefe bzw. Reading Guides sowie Online-Lernvideos über unsere E-Learning-Plattform. In der Online-Phase (ca. 5 bis 6 Wochen) werden die Inhalte aus den Studienbriefen bzw. Reading Guides in Online-Seminaren sowie durch praktische Übungen im virtuellen Lernlabor und auf der Lernplattform ILIAS vertieft. Die Ergebnisse werden durch die Tutoren geprüft und Sie erhalten ein ausführliches Feedback. Das Modul schließt mit einem Modulwochenende (Samstag und Sonntag) ab, dort werden Inhalte aus den Studienbriefen aufgegriffen, offene Fragen geklärt und ergänzende Inhalte durch die Dozierenden und Tutor*innen vermittelt. Abschließend erfolgt die Abnahme des Leistungsnachweises in Form einer Prüfung.

Lernziele

Die Teilnehmer*innen erwerben Kenntnisse der Grundlagen, Techniken und Anwendungen im Bereich Web Mining.

Format, Abschluss, Qualitätssicherung

Lehr- / Lernformat

Blended-Learning

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfungsleistung.

Zeitaufwand

Der durchschnittliche Aufwand pro Modul beträgt erfahrungsgemäß in etwa 15-20 Stunden in der Woche, wobei der Workload selbstverständlich auch stark von Ihren Vorkenntnissen und Ihrer Berufserfahrung sowie Ihrem persönlichen Lerntempo abhängt.

Creditpoints (ECTS)

5

Sprache

Englisch

Anerkennung

Durch die Vergabe von Leistungspunkten (ECTS) bei unseren Zertifikaten lassen sich diese auf ein späteres Hochschulstudium anrechnen.

Aussagen zur Qualitätssicherung

Die Module sind aus einem akkreditieren Masterstudiengang.

Termine und Fristen

Der aktuelle Kurs hat bereits begonnen. Neue Termine werden online bekanntgegeben.

Kosten

Kosten

880,00€ Modulgebühr + 125,00€ Verwaltungs- und Zertifikatsgebühr

Weitere Preisinformationen

Es fallen keine weiteren Gebühren an. Nach Bedarf können Module wiederholt werden, hierbei fällt eine Wiederholgebühr i.H.v. 250,00€ pro Modul an.

Dozent*innen

Prof. Dr. Simone Ponzetto
Universität Mannheim

Prof. Dr. Goran Glavaš
Uni Würzburg

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