Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Eksploracja danych 2751-BN-S1-3-ED
Wykład (WYK) Semestr letni 2021/22

Informacje o zajęciach (wspólne dla wszystkich grup)

Strona zajęć: https://plas.mat.umk.pl/moodle/course/view.php?id=1947
Liczba godzin: 30
Limit miejsc: (brak limitu)
Literatura:

1. Daniel T. Larose: ,,Metody i modele eksploracji danych''. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012.

2. Tadeusz Morzy: ,,Eksploracja danych. Metody i algorytmy’’. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2013.

3. Stephane Tuffery: ,,Data Mining and Statistics for Decision Making''. Wiley, 2011.

4. Xindong Wu, Vipin Kumar: ,,The Top Ten Algorithms in Data Mining’’. Chapman & Holl/CRC, 2009.

Efekty uczenia się:

Wiedza:

W1. Zna podstawowe problemy eksploracji danych. (K_W21)

W2. Zna wybrane algorytmy algorytmy eksploracji danych

i wie, które z nich stosują się do określonego typu zagadnień z tego zakresu. (K_W21)

Umiejętności:

U2. Umie zaproponować odpowiednie algorytmy eksploracji danych do konkretnego zagadnienia, w tym klasyfikacji, grupowania, szacowania i budowania reguł, oraz wyselekcjonować z ich użyciem najlepszy model. (K_U19)

Kompetencje społeczne:

K2. Potrafi poddać krytycznej ocenie dane pozyskane do badania bezpieczeństwa narodowego. (K_K07)

Metody i kryteria oceniania:

Egzamin pisemny testowy na Moodle. Egzamin będzie sprawdzał wiedzę teoretyczną oraz efekty W1 i W2.

Zakres tematów:

1. Wprowadzenie do eksploracji danych. Prezentacja dostępnych programów oraz zbiorów danych. Przegląd zagadnień, w których wykorzystywana jest eksploracja danych i jej konkretne techniki.

2. Wstępna obróbka danych.

3. Metody wizualizacji danych.

4. Eksploracyjna analiza danych.

5. Klasyfikacja. Algorytm k najbliższych sąsiadów.

6. Ocena jakości modelu.

7. Klasyfikacja metodą drzew decyzyjnych.

8. Sieci neuronowe.

9 i 10. Regresja liniowa.

11. Analiza skupień. Metoda k średnich.

12. Hierarchiczna analiza skupień.

13. Dwustopniowa analiza skupień.

14. Analiza koszykowa.

15. Systemy rekomendacyjne.

Metody dydaktyczne:

Wykład informacyjny (konwencjonalny).

Grupy zajęciowe

zobacz na planie zajęć

Grupa Termin(y) Prowadzący Miejsca Akcje
1 (brak danych), (sala nieznana)
Joanna Karłowska-Pik 0/35 szczegóły
Wszystkie zajęcia odbywają się w budynku:
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.