PřF:M8DM1 Data mining I - Informace o předmětu
M8DM1 Data mining I
Přírodovědecká fakultajaro 2015
- Rozsah
- 2/2/0. 4 kr. (příf plus uk plus > 4). Ukončení: zk.
- Vyučující
- RNDr. Radim Navrátil, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Mojmír Vinkler (cvičící) - Garance
- doc. PaedDr. RNDr. Stanislav Katina, Ph.D.
Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: RNDr. Radim Navrátil, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav matematiky a statistiky – Ústavy – Přírodovědecká fakulta - Rozvrh
- Čt 16:00–17:50 M1,01017
- Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
M8DM1/02: Po 8:00–9:50 MP1,01014, R. Navrátil
M8DM1/03: Pá 13:00–14:50 MP1,01014, M. Vinkler - Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Finanční a pojistná matematika (program PřF, B-AM)
- Finanční a pojistná matematika (program PřF, B-MA)
- Finanční matematika (program PřF, N-AM)
- Finanční matematika (program PřF, N-MA)
- Cíle předmětu
- Data mining je osvědčeným způsobem, jakým z dat získat maximum znalostí pro správné rozhodování. Obsahem kurzu je úvod do problematiky data miningu, definice základních pojmů, představení a procvičení v praxi používaných metod a technik. Studenti v průběhu studia získají základní znalosti těchto metod. Na cvičeních se studenti seznámí se statistickým softwarem SAS, v němž se naučí vyložené metody aplikovat na reálná data.
- Osnova
- Historie data miningu, základní pojmy, přehled data minigového softwaru.
- Organizace dat.
- Příprava dat.
- Explorační analýza, vizualizace dat, kontingenční tabulky.
- Lineární regrese, porušení předpokladů, robustifikace.
- Logistická regrese.
- Rozhodovací stromy.
- Diskriminační analýza.
- Mnohorozměrné metody: Faktorová a shluková analýza.
- Evaluace modelu – LC (ROC), Gini, KS, Lift.
- Literatura
- GIUDICI, Paolo. Applied data mining : statistical methods for business and industry. Chichester: Wiley, 2003, xii, 364. ISBN 0470846798. info
- HAN, Jiawei a Micheline KAMBER. Data mining : concepts and techniques. 2nd ed. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann, 2006, xxviii, 77. ISBN 1558609016. URL info
- HAND, D. J., Heikki MANNILA a Padhraic SMYTH. Principles of data mining. Cambridge, Mass.: MIT Press, 2001, xxxii, 546. ISBN 026208290X. info
- Business modeling and data mining. Edited by Dorian Pyle. Boston: Morgan Kaufmann Publishers, 2003, xxvi, 693. ISBN 155860653X. info
- Data mining and knowledge discovery handbook. Edited by Oded Z. Maimon - Lior Rokach. New York: Springer, 2005, xxxv, 1383. ISBN 0387244352. info
- Výukové metody
- Přednášky - získání znalostí technik data miningu. Cvičení - osvojení technik data miningu pomocí zpracování dat ve statistkém softwaru SAS.
- Metody hodnocení
- Na cvičeních 2 testy u počítače - k úspěšnému zvládnutí je potřeba dosáhnout alespoň poloviny bodů z každého z nich. Ústní zkouška - k úspěšnému zvládnutí je třeba správně zodpovědět alespoň 70% otázek a mít správně vypracovaný semestrální projekt.
- Další komentáře
- Studijní materiály
Předmět je vyučován každoročně. - Nachází se v prerekvizitách jiných předmětů
- Statistika zápisu (jaro 2015, nejnovější)
- Permalink: https://is.muni.cz/predmet/sci/jaro2015/M8DM1