Section outline
-
Метою вивчення дисципліни є формування теоретичної бази знань і практична підготовка студентів з систем обробки даних та принципів інтелектуального аналізу даних на основі методів та алгоритмів Data Mining, розвинення дослідницьких навичок за фахом.
Курс викладається у 5 семестрі студентам спеціальності 122 – Комп'ютерні науки що мають базові знання з таких дисциплін: Алгоритмізація та програмування, Об’єктно-орієнтоване програмування, Алгоритми і структури даних, Технології захисту інформації.
Ключові теми: Особливості Data Mining, Поняття даних, Типи та формати зберігання даних, СУБД, Метадані, Класифікація, Регресія, Прогнозування рядів, аналіз бінарних даних
-
Інтелектуальний аналіз даних (Data Mining). Особливості технології Data Mining та її відмінності від інших методів аналізу даних
Мета: засвоїти основні концептуальні поняття з курсу «Інтелектуальний аналіз даних»; засвоїти відмінності Data Mining від класичних статистичних методів аналізу й OLAP-систем, вивчити типи закономірностей, що виявляють Data Mining та класи систем інтелектуального аналізу даних.
-
Задачі Data Mining та їх класифікація. Інформація та Знання. Класифікація та кластеризація
Мета: вивчити задачі інтелектуального аналізу даних; засвоїти рівні аналізу Data Mining; засвоїти поняття інформації та вивчити її властивості. Розглянути методи, що застосовуються для розв’язання задач класифікації. Засвоїти можливості та методи застосування кластерного аналізу.
-
Задачі Data Mining. Прогнозування та візуалізація
Мета: вивчити задачі прогнозування; засвоїти особливості візуалізації даних.
-
Додаткові матеріали для студентів заочної форми навчання