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Lehrstuhl für Process and Data Science

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      • An Inductive Miner Implementation for the PM4Py Framework
      • Improving State-Space Traversal of the eST-Miner by Exploiting Underlying Log Structures
      • Localized Conformance and Performance Analysis based on Event Data: Diagnosing Individual Places
  • Schwerpunktkolloquium
  • HiWi Stellen
  • New Process Mining Course by PADS and Celonis
  • Coursera Data Science in Action
  • PADS/Celonis Academic Center of Excellence
 

2019

 

Abgeschlossene Abschlussarbeiten 2019

Name Studiengang Thema
Ding, Kefang Master Model Repair by Incorporating Negative Instances In Process Enhancement
Schuster, Daniel Master History-Aware Process Monitoring
Lee, Gyumin Master MMI Distinguishing Undesired and Desired Infrequent Behavior in Process Mining
Hülsmann, Tom Bachelor Integration of MongoDB in PM4Pyfor Preprocessing Event Data and Discover
Yang, Jihoon Bachelor Big Data Process Mining in Python: Integra Tion of Spark in PM4PY for Preprocessing Event Data
Lyu, Zheqi Master Improved Alignment Repair
Kourani, Humam Bachelor Implementation of a Scalable lnteractive Event Data Visualization in Python
Bauerle, Tim Bachelor Complex Event Processing on MongoDB
Pohl, Timo Bachelor An Inductive Miner Implementation for the PM4Py Framework
Epstein, Yannick Master Improving State-Space Traversal of the eST-Miner by Exploiting Underlying
Tacke genannt Unterberg, Daniel Bachelor Localized Conformance and Performance Analysis based on Event Data: Diagnosing Individual Places

Letzte Aktualisierung: 25.11.2020

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