|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
FES / DMAD
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
FES
/
DMAD
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Metody a algoritmy dataminingu
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
10
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
12
[HOD/SEM]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Zápočet před zkouškou
|
Ne
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
NE
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní + Letní
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Periodicita |
každý rok
|
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je seznámit doktorandy s novými trendy, teoretickými poznatky i praktickými zkušenostmi v oblasti metod a algoritmů využívaných v oblasti data miningu (DM). Tyto znalosti umožní studentům doktorského studia využít metody a algoritmy data miningu, web miningu a text miningu v procesu řešení úloh.
|
Požadavky na studenta
|
Studenti v rámci předmětu budou zpracovávat samostatnou práci v rozsahu odborného článku, přičemž z hlediska tématu se přednostně pokusí využít probíranou látku ve vazbě ke konkrétnímu tématu disertační práce.
|
Obsah
|
Přednášená témata:
Úvod do problematiky DM a používané metodiky
Metody a algoritmy pro přípravu dat
V rámci předmětu jsou objasňovány teoretické základy jednotlivých metod a algoritmů s cílem pochopit jejich podstatu, předpoklady a možnosti využití. To dává základ k efektivnímu využívání a hlavně vysvětlování výsledků jednotlivých modelů vytvořených na základě těchto metod a algoritmů. Hlavní pozornost je dále věnována metodikám, využívaným v této oblasti, principům databázových systémů v rozsahu nutným pro efektivní práci v oblasti data miningu, statistickým metodám a algoritmům (kontingenční tabulky, regresní, diskriminační a shluková analýza) a strojovému učení. Dále je pozornost věnována charakteristice a obsahu jednotlivých kroků při řešení úloh data miningu (příprava dat, modelování a vyhodnocování výsledků).
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
WITTEN, I.H., FRANK, E., HALL, M.A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Amsterdam, 2011.
-
Základní:
Tsiptsis, Konstantinos. Data mining techniques in CRM : inside customer segmentation. Chichester: John Wiley & Sons, 2009. ISBN 978-0-470-74397-3.
-
Základní:
Maimon. Decomposition methodology for knowledge discovery and data mining: theory and application. Singapure, 2005.
-
Základní:
Feldman. The text mining handbook : advanced approaches in analyzing unstructured data. New York, 2007.
-
Doporučená:
Giudici, Paolo. Applied data mining : statistic methods for business and industry. Chichester: Wiley, 2003. ISBN 0-470-84678-X.
-
Doporučená:
larose. Data mining methods and models. 2006.
-
Doporučená:
BERRY, M. - LINOFF G. Data Mining Techniques - For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. Indianapolis, John Wiley & Sons, 2004, 643 s.. 2004.
-
Doporučená:
Berka, Petr. Dobývání znalostí z databází. Praha: Academia, 2003. ISBN 80-200-1062-9.
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
- |
Získané způsobilosti |
- |
Vyučovací metody |
-
|
Hodnotící metody |
-
|
|
|
|