Eksploracja danych 1000-I2ED
Wykład (WYK) Semestr zimowy 2022/23

1. Daniel T. Larose: ,,Odkrywanie wiedzy z danych''. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2006.

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

Wiedza:

W1. Zna najważniejsze zagadnienia eksploracji danych dotyczące klasyfikacji, grupowania i szacowania (K_W01, K_W09).

W2. Dla każdego z podstawowych problemów eksploracji danych zna przynajmniej jeden algorytm stosowany do jego rozwiązania (K_W09).

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_U02, K_U18).

Kompetencje społeczne:

K1. Potrafi sformułować problem eksploracji danych w sposób zrozumiały zarówno dla osób, z którymi współpracuje w tym obszarze, jak i ekspertów analityków (K_K05).

Egzamin ustny – uzyskanie oceny pozytywnej z egzaminu zgodnie z kryterium określonym przez prowadzącego zajęcia - W1, W2, U2, K2.

1. Eksploracja danych i jej zastosowania.

2. Wstępna obróbka danych.

3. Eksploracyjna analiza danych.

4. Ocena jakości modeli.

5. Klasyfikacja. Algorytm k najbliższych sąsiadów.

6 i 7. Klasyfikacja metodą drzew decyzyjnych i lasów losowych.

8. Sieci neuronowe.

9 i 10. Szacowanie. Analiza regresji.

11. Analiza skupień. Metoda k średnich.

12. Grupowanie hierarchiczne.

13. Dwustopniowa analiza skupień. Sieci Kohonena.

14. Analiza koszykowa, algorytm A priori.

15. Metody redukcji wymiaru. Analiza składowych głównych.

Wykład informacyjny (konwencjonalny)