460-4127/02 – Analýza síťových dat (ASD)

Garantující katedra	Katedra informatiky	Kredity	4
Garant předmětu	doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D.	Garant verze předmětu	doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D.
Úroveň studia	pregraduální nebo graduální	Povinnost	povinně volitelný typu B
Ročník	1	Semestr	letní
		Jazyk výuky	angličtina
Rok zavedení	2019/2020	Rok zrušení	2021/2022
Určeno pro fakulty	FEI	Určeno pro typy studia	navazující magisterské

Výuku zajišťuje
Os. čís.	Jméno	Cvičící	Přednášející
KUD007	doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D.
OH140	RNDr. Eliška Ochodková, Ph.D.

Rozsah výuky pro formy studia
Forma studia	Zp.zak.	Rozsah
prezenční	Klasifikovaný zápočet	2+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je získání znalostí související s metodami analýzy síťových dat, zejména pak s přístupy spojenými s měřením lokálních, globálních a v čase se měnících vlastností sítí, s algoritmy pro analýzu strukturálních vlastností sítí, s generativními modely sítí a se strukturami pro reprezentaci sítí. Studenti budou schopni porozumět analyzovaným datům, budou schopni správně interpretovat a posoudit dosažené výsledky a budou schopni výsledky vhodnými metodami prezentovat a vizualizovat.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

V předmětu se studenti obeznámí se základními i pokročilými algoritmy pro analýzu a vizualizaci sítí. Přednášky se budou věnovat teoretickému popisu jednotlivých algoritmů pro jednotlivé analytické úlohy a to tak, aby byly studenti schopni sami rozhodnout, kdy je která metod vhodná, jaké má předpoklady, jaký je její princip a jaké výstupy s ní lze získat. Cvičení pak poslouží pro praktické experimenty nad vhodnými datovými sadami, experimentování s nástroji pro analýzu síťových dat a pro hodnocení výsledků experimentů.

Povinná literatura:

1. Albert-László Barabási. Network science. Cambridge university press, 2016. ISBN 978-1107076266 2. Mark Newman. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. ISBN 978-0199206650. 3. Mark E. Dickison, Matteo Magnani, and Luca Rossi. Multilayer social networks. Cambridge University Press, 2016.

Doporučená literatura:

1. Mohammed J. Zaki, Wagner Meira, Jr., Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms, Cambridge University Press, May 2014. ISBN: 9780521766333. 2. Jure Leskovec, Anand Rajaraman, David Ullman, Mining of Massive Datasets, 2nd editions, Cambridge University Press, Novemeber 2014, ISBN: 9781107077232, On-line http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf [2014-09-12]

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Získání dostatečného počtu bodů za účast a aktivitu ve cvičeních (19-36 bodů). Zpracovaný a vyhodnocený experiment z analýzy reálných nebo referenčních síťových dat (10-20 bodů). Implementace vybraného algoritmu z přednášek nebo obdobného rozsahu (12-24 bodů). Úspěšné absolvování zápočtového testu (10-20 bodů).

E-learning

Další požadavky na studenta

Další požadavky na studenta nejsou kladeny.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Přednášky: 1. Sítě a jejich vlastnosti, typy sítí a jejich reprezentace. 2. Metody měření důležitost vrcholů v sítích 3. Struktura a globální vlastnosti rozsáhlých sítí, základní modely sítí 4. Základní datové struktury pro reprezentaci sítí a algoritmy pro analýzu sítí 5. Shluky v sítích, maticové algoritmy. dělení grafu. 6. Vzorkování sítí (sampling) 7. Modely sítí s komunitní strukturou 8. Modely sítí zaměřené na vývoj sítí v čase (evolving networks) 9. Modularita a komunitní struktura, detekce komunit v sítích 10. Korelace v sítích 11. Odolnost sítí a šíření jevů 12. Temporální sítě 13. Vícevrstvé sítě, vlastnosti a míry, náhodné procházky a projekce. 14. Metody vizualizace sítí Cvičení na počítačové učebně tematicky odpovídají přednáškám, praktické ukázky, diskuze a experimenty.

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr, platnost do: 2021/2022 letní semestr)

Název úlohy	Typ úlohy	Max. počet bodů (akt. za podúlohy)	Min. počet bodů	Max. počet pokusů
Klasifikovaný zápočet	Klasifikovaný zápočet	100	51	3

Rozsah povinné účasti: Je vyžadována stoprocentní účast na cvičeních s výjimkou nemoci potvrzené od lékaře.

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rok	Program	Obor/spec.	Spec.	Zaměření	Forma	Jazyk výuky	Konz. stř.	Ročník	Z	L	Typ povinnosti
2021/2022	(N0688A140015) Průmysl 4.0				P	angličtina	Ostrava	1			povinně volitelný typu B	stu. plán
2020/2021	(N0688A140015) Průmysl 4.0				P	angličtina	Ostrava	1			povinně volitelný typu B	stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název bloku	Akademický rok	Forma studia	Jazyk výuky	Ročník	Z	L	Typ bloku	Vlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.