157-0386/01 – Data mining (DM)
| Garantující katedra | Katedra systémového inženýrství a informatiky | Kredity | 5 |
| Garant předmětu | dr hab. Maria Antonina Mach-Król | Garant verze předmětu | dr hab. Maria Antonina Mach-Król |
| Úroveň studia | pregraduální nebo graduální | | |
| | Jazyk výuky | čeština |
| Rok zavedení | 2020/2021 | Rok zrušení | |
| Určeno pro fakulty | EKF | Určeno pro typy studia | navazující magisterské |
Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi
Cílem předmětu je pochopení a zvládnutí hlavních postupů a metod dolování informací a vědomostí z dat a interpretace výsledků. Přednášky poskytují teoretický základ na pochopení těchto oblastí. Cvičení poskytují prostor na ukázku úloh, procvičení různých případů a diskuzi k tématům.
Vyučovací metody
Přednášky
Cvičení (v učebně)
Anotace
Studenti budou schopni porozumět hlavnímu rámci komplexního tématu dolování dat a používat vhodné metody při získávání relevantních informací z různých zdrojů dat. Studenti budou také schopni diskutovat o zdrojích dat, přípravě dat, výběru správné metody, realizovat úkoly v softwarových nástrojích pro dolování dat a obhájit svá zjištění.
Povinná literatura:
Doporučená literatura:
Další studijní materiály
Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta
Zápočet:
- aktivní účast na cvičení, vypracovaní projektu a pisemka.
- získání minimálně 20 bodu ze 40 bodů na zápočtu.
Zkouška:
- otázky z daných okruhů
- získání minimálně 31 bodu ze 60 bodů.
E-learning
Studenti mají k dispozici v LMS Moodle prezentace přednášek, zadání
Další požadavky na studenta
Aktivní účast na cvičení (min. 60 %).
Zpracovaní projektu dle požadované struktury a obsahu.
Získání nadpolovičního počtu bodů.
Prerekvizity
Předmět nemá žádné prerekvizity.
Korekvizity
Předmět nemá žádné korekvizity.
Osnova předmětu
1. Úvod do data miningu (vymezení data miningu, vztah k ostatním vědním disciplínám, objasnění základních pojmů, specifika data miningu).
2. Typy dat (numerické, kategorické, textové, fuzzy data). Logický, statistický a algebraický pohled na data. Kategorizace požadavků na dovolání dat.
3. Kroky dolování vědomostí z dat: předzpracování dat, čištění dat, dovolání a interpretace výsledků.
4. Metody a vlastnosti přímého a nepřímého data minigu. Kategorizace úloh a třídění metod.
5. Klasická a flexibilní klasifikace, klasické a flexibilní shlukovaní.
6. Asociační pravidla, rozhodovací stromy a analýza sítí.
7. Statistický a logický souhrn z dát.
8. Výpočtová inteligence v dolovaní vědomostí z dat.
9. Agregace a hodnocení názorů.
10. Základní postupy text miningu, kategorizace textu, klasifikace textových dokumentů.
Podmínky absolvování předmětu
Výskyt ve studijních plánech
Výskyt ve speciálních blocích
Hodnocení Výuky