Eksploracja danych [1000-I2ED] Semestr zimowy 2024/25
Laboratorium, grupa nr 2

1. Podstawy pracy w języku Python i środowisku R.

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.

Zasady zaliczenia zajęć:

1. Podstawą do zaliczenia laboratorium są: zadania/sprawdziany realizowane w trakcie zajęć (max 20pkt), dwa (grupowe) domowe zadania praktyczne (każde po 15pkt) zrealizowane za pomocą R lub Pythona, zadanie programistyczne (max 20pkt) oraz projekt zaliczeniowy (max 30pkt). Zadania będą publikowane na Moodle w ciągu semestru.

2. Projekty zaliczeniowe zostaną sformułowane pod koniec semestru.

3. Wymagana jest obecność na zajęciach.

i) Dopuszcza się 2 nieusprawiedliwione nieobecności, za każdą kolejną od sumy zdobytych punktów odejmuje się 5pkt.

ii) By zaliczyć zajęcia trzeba być obecnym na minimum 10 spośród 15 spotkań (na te 5 zajęć, na których można być nieobecnym, składają się zarówno te usprawiedliwione jak i nieusprawiedliwione).

Oprogramowanie:

Zajęcia prowadzone w oparciu o oprogramowanie R, Python.

4inf(4sem)