460-4141/02 – Metody analýzy sítí I (MAS I)

Garantující katedraKatedra informatikyKredity4
Garant předmětuRNDr. Eliška Ochodková, Ph.D.Garant verze předmětuRNDr. Eliška Ochodková, Ph.D.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinně volitelný typu A
Ročník1Semestrzimní
Jazyk výukyangličtina
Rok zavedení2022/2023Rok zrušení
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
KUD007 doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D.
OH140 RNDr. Eliška Ochodková, Ph.D.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Klasifikovaný zápočet 28+28

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je představení komplexních sítí se zaměřením na jejich typy (sociální, komunikační, biologické apod.), vlastnosti, modely a na metody jejich analýzy. Po absolvování předmětu bude student rozumět principům, které ovlivňují vlastnosti sítí, bude schopen aplikovat metody související s analýzou těchto vlastností a bude schopen prototypově implementovat vybrané metody a modely. Dále bude schopen využít nástroje a knihovny pro analýzu a vizualizaci sítí a po aplikaci metod analýzy sítí bude umět posoudit relevanci výsledků a nalézt jejich srozumitelnou interpretaci.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)

Anotace

Přednášky se budou věnovat teoretickému pozadí vlastností, modelů a analytických metod tak, aby byli studenti schopni sami rozhodnout, pro jaký účel jsou jednotlivé metody vhodné, jak je nastavit a aplikovat, jaké výstupy lze díky jejich aplikaci získat a jak lze tyto výstupy interpretovat. Cvičení slouží pro praktické experimenty s vhodnými datovými sadami, prototypování implementací metod, experimentování s nástroji a knihovnami pro analýzu a vizualizaci síťových dat a pro hodnocení výsledků experimentů.

Povinná literatura:

[1] Barabási, L-A. (2016). Network science. Cambridge University Press, 2016.

Doporučená literatura:

[1] Zaki, M. J., Meira Jr, W. (2014). Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press. [2] Newman, M. (2010). Networks: An Introduction. Oxford University Press. [3] Leskovec, J., Rajaraman, A., Ullman, J. D. (2014). Mining of massive datasets. Cambridge University Press.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Zápočet je udělen za alespoň minimální počet bodů zahrnujících body za aktivitu na cvičeních, za dva semestrální úkoly (jeden je rozsáhlejší implementace vybrané metody a druhý je komplexní analytická úloha) a za písemný test. Aktivita na cvičeních zahrnuje vyvážený podíl jednak vlastních prototypových implementací vybraných metod a jednak realizace analytických úkolů využívajících knihovny pro analýzu a vizualizaci sítí v prostředí skriptovacího jazyka (R, Python). Písemný test má formu otevřených otázek týkajících se témat probíraných na přednáškách.

E-learning

Další požadavky na studenta

Nejsou další požadavky.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Úvod do analýzy síťových dat. Základní pojmy, reprezentace síťových dat 2. Statistika pro analýzu sítí 3. Základní globální a lokální vlastnosti (centrality a cesty) 4. Základní globální a lokální vlastnosti (strukturální vlastnosti) 5. Odolnost sítí 6. Základní modely - náhodný graf, malý svět, preferenční připojování 7. Převody vektorových dat na síť 8. Komunity a komunitní struktura 9. Další generativní modely 10. Korelace v sítích 11. Vzorkování síťových dat (sampling) 12. Vizualizace sítí Cvičení budou vždy navazovat na přednášená témata a budou zaměřena na řešení praktických úloh. Na malých a středně velkých referenčních sítích budou prováděny experimenty jednak s vlastními implementacemi vybraných metod a jednak s využitím nástrojů a knihoven (zejména Gephi, knihovny pro R resp. Python).

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2022/2023 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Klasifikovaný zápočet Klasifikovaný zápočet 100  51
Rozsah povinné účasti: Aktivita na cvičeních, implementace vybrané metody, zpracování analytické úlohy, písemný test.

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2022/2023 (N0613A140035) Informatika AZD P angličtina Ostrava 1 povinně volitelný typu A stu. plán
2022/2023 (N0688A140015) Průmysl 4.0 P angličtina Ostrava 2 povinně volitelný typu B stu. plán
2022/2023 (N0541A170008) Výpočetní a aplikovaná matematika (S01) Aplikovaná matematika P angličtina Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2022/2023 (N0541A170008) Výpočetní a aplikovaná matematika (S02) Výpočetní metody a HPC P angličtina Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku
V - ECTS - mgr. 2022/2023 prezenční angličtina volitelný odborný 401 - Studijní oddělení FEI stu. blok