Předmět Metody analýzy dat I (MAD I)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu MAD I - Metody analýzy dat I, Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava (VŠB-TU).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Cíl
Předmět poskytuje základní informaci z oblasti metod využívaných pro dolování dat a analýzu sítí. Studenti získajíznalosti a dovednosti nezbytné pro další rozvoj v této oblasti a schopnost je aplikovat na jednoduché úlohy. Dálebudou studenti schopni posoudit použitelnost metod pro různé typy a rozsah dat a zhodnotit výstupy z aplikace použitýchmetod.
Osnova
Přednášky:1. Data pro dolování dat, typy a zdroje dat2. Atributy a jejich typy, řídká data, neúplná a nepřesná data3. Algebraický a geometrický pohled na data4. Pravděpodobnostní pohled na data5. Numerické a kategoriální atributy, základní analytické přístupy6. Dolování dat, předzpracování a čištění dat7. Reprezentace dat8. Základní metody analýzy dat (klasifikace, shlukování)9. Sítě a jejich vlastnosti10. Typy sítí a jejich reprezentace11. Metody měření důležitost vrcholů v sítích12. Struktura a globální vlastnosti rozsáhlých sítí13. Základní datové struktury pro reprezentaci sítí14. Základní algoritmy pro analýzu sítíCvičení:1. Diskuze a praktické ukázky: Data pro dolování dat, typy a zdroje dat.2. Diskuze a praktické ukázky: Atributy a jejich typy, řídká data, neúplná a nepřesná data.3. Diskuze a praktické ukázky: Algebraický a geometrický pohled na data4. Diskuze a praktické ukázky: Pravděpodobnostní pohled na data5. Praktické ukázky a procvičení: Numerické a kategoriální atributy, základní analytické přístupy.6. Praktické ukázky a procvičení: Dolování dat, předzpracování a čištění dat7. Procvičení: Reprezentace dat8. Praktické ukázky a procvičení: Základní metody analýzy dat (klasifikace, shlukování)9. Diskuze a praktické ukázky: Sítě a jejich vlastnosti10. Diskuze a praktické ukázky: Typy sítí a jejich reprezentace11. Procvičení: Metody měření důležitost vrcholů v sítích12. Diskuze a praktické ukázky: Struktura a globální vlastnosti rozsáhlých sítí13. Procvičení: Základní datové struktury pro reprezentaci sítí14. Procvičení: Základní algoritmy pro analýzu sítí
Literatura
Prezentace k přednáškám.Ian H. Witten, Eibe Frank , Mark A. Hall. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Third Edition).The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, 2011. ISBN 978-0123748560. Mark Newman. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. ISBN 978-0199206650.
Požadavky
Žádné
Garant
doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D.
Vyučující
doc. Mgr. Miloš Kudělka, Ph.D.RNDr. Eliška Ochodková, Ph.D.