Process Mining
- Type: Vorlesung (V)
- Semester: SS 2024
-
Time:
Di. 16.04.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 23.04.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 30.04.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 07.05.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 14.05.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 28.05.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 04.06.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 11.06.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 18.06.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 25.06.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 02.07.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 09.07.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 16.07.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
Di. 23.07.2024
09:45 - 11:15, wöchentlich
11.40 Raum -116
11.40 Kollegiengebäude am Ehrenhof
- Lecturer: Prof. Dr. Andreas Oberweis
- SWS: 2
- Lv-No.: 2511204
-
Information:
Presence
Contents | The field of process mining encompasses a range of methods that derive new knowledge about underlying processes on the basis of log files from information systems. Such information systems are, for example, workflow management systems, which are used for the efficient control of process flows in companies and organizations. The lecture first introduces the basics of processes and corresponding modeling and analysis techniques. Building on this, the basics of process mining and the three classic types of process - process discovery, conformance checking and process enhancement - are covered. In addition to the theoretical basics, tools, application scenarios in practice and open research topics are then presented. Learning objectives: Students
Recommendations: Previous knowledge from the Applied Computer Science - Modeling course is expected. Workload: The total workload for this course unit is approx. 135 hours (4.5 credit points).
|
Lecture language | German |
References |
Further literature will be announced in the lecture. |