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Process Mining - Detailseite

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Veranstaltungsnummer 3313078
Semester WiSe 2017/18 SWS 2
Rhythmus Moodle-Link  
Veranstaltungsstatus Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis  Freigegeben  Sprache deutsch
Belegungsfrist Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer
Do. 09:00 bis 11:00 wöch Erwin Schrödinger-Zentrum /Modul 1 - 0313 Rudower Chaussee 26 (RUD26) - (Hör-/Lehrsäle eben ohne Experimentierbühne) Weidlich findet statt    
Gruppe 1:
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Weidlich, Matthias, Professor
Studiengänge
Abschluss Studiengang LP Semester
Master of Education (2)  Informatik 1. Fach ( POVersion: 2010 )   -  
Master of Education (ISS)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (GYM)  Informatik 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (2)  Informatik 2. Fach ( POVersion: 2007 )   -  
Master of Education (ISS)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (BS)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Master of Education (GYM)  Informatik 2. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )   -  
Diplom  Informatik Hauptfach ( POVersion: Provisorium )   -  
Diplom  Informatik Hauptfach ( POVersion: 2003 )   -  
Master of Science  Informatik Hauptfach ( POVersion: 2009 )   -  
Master of Science  Informatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2015 )   -  
Master of Science  Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( POVersion: 2009 )   -  
Master of Science  Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )   -  
Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtung
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Institut für Informatik
Inhalt
Kommentar

One emerging branch of data science is process mining. In the field of process automation, process mining aims at deriving qualitative and quantitative insights on the execution of a process based on recorded events logs.

In the first part of the course, lectures and recitations will focus on the formal foundations and basic techniques of process mining. That includes algorithms for process discovery (constructing models from event data), conformance checking (identifying deviations between models and event data), and model extension (enriching models based on event data). The recitations will include a tutorial in which the students are exposed to real-world data and process mining tools.

The second part of the course will be organised as a seminar. Each student will be asked to read a recent research paper on process mining (selection from a given list) and give a critical assessment of the approach presented in the paper in the form of a 45min presentation.

Bemerkung

The course will be given in English.

To be eligible to take the final exam and earn the LP, each student will be required to give a presentation (45min) on a research paper.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2017/18. Aktuelles Semester: WiSe 2020/21.
Humboldt-Universität zu Berlin | Unter den Linden 6 | D-10099 Berlin