Předmět Programovací techniky a datamining.post. (MTI / PDI)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu MTI / PDI - Programovací techniky a datamining.post., Fakulta mechatroniky a MIS, Technická univerzita v Liberci (TUL).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
Přednášky:1.Data a jejich zpracování typy dat, shromažďování dat, databáze a datové sklady. Importy a exporty dat2.Proces dobývání znalostí z rozsáhlých datových struktur historie, vymezení cílů, přehled metodologií3.Dělení dataminingových úloh, představení typických úloh44.Příprava dat, porozumění datům, popis datové množiny, příprava datové matice, výběr dat a jejich čištění, konstrukce a slučování datových zdrojů, typová homogenita, formátování dat5.Klasifikační algoritmy jako nástroje predikce vycházející z historických dat. Rozhodovací stromy, algoritmy C&RT, C5.0, CHAID&QUEST. Převod stromu na pravidla, prořezávání stromů6.Diskriminační analýza klasifikace případů do tříd, skórování.7.Segmentační algoritmy odhalení neobvyklých struktur v datech nasazením algoritmů seskupování K-Means, Two Step, Anomaly.8.Asociační algoritmy hledání asociačních pravidel, model Apriori, Carma, statistiky implikací, predikční model9.- 10. Základy neuronových sítí pro zpracování kategorizovaných i číselných proměnných, použití v případech, kdy klasické lineární metody neposkytují očekávané výsledky10. 14. Modelování a evaluace řešení, zavádění DM řešení do praxe, zařazení skórovacích procesů do rozhodovacího firemního workflow. Analýza aktuálního stavu podpory rozhodování moderními počítačovými prostředky a jejich budoucnostCvičení:1.2. Zpracování a vizualizace dat v SPSS Modeleru a další jeho ovládací prvky, případně srovnání s jiným Open source SW3.9. Příprava modelů pro případové studie, jejich analýza a interpretace výsledků na vzorové studie bude navazovat jejich modifikace v několika samostatných zadáních. Aplikace DM algoritmů bude diskutována a studovaná na úlohách typu: doporučení léčebné metody na základě biomedicínckých dat, klasifikace v biologických a fyzikálních datech, monitorování zkušebního provozu a predikce selhání stroje - přístroje9.12. Samostatná individuální práce13.14. Obhajoby individuálních prací
Získané způsobilosti
Schopnost komplexního náhledu na problematiku projektování dataminingových úloh, schopnost pracovat s moderními modelovacími SW typu IBM SPSS Modeler, schopnost týmové spolupráce na rozsáhlých projektech.
Literatura
Olivia Parr Rud. Datamining. Praha, 2006. Berka Petr. Dobývání znalostí z databazí. Praha, 2006. Kotler Philip. Marketing management. Praha, 2005. Hendl J. Přehled statistických metod zpracování dat. Praha, 2006.
Požadavky
Vypracování zadané semestrální práce, aktivní účast na cvičení, zápočet, souhrnná zkouška.
Garant
RNDr. Klára Císařová, Ph.D.
Vyučující
RNDr. Klára Císařová, Ph.D.Ing. Roman Špánek, Ph.D.