|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
USII / ADM1
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
USII
/
ADM1
|
Akademický rok
|
2020/2021
|
Akademický rok
|
2020/2021
|
Název
|
Data Mining I
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
1
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Angličtina
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ne
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
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 studenty s možnostmi data miningu (DM). Na úvodní část navazuje problematika definování cílů a technik pro DM, otázka výběru zdrojů dat a jejich přípravy pro modelování.
|
Požadavky na studenta
|
Požadavky k zápočtu: účast na cvičení (75%), zpracovat zadané úlohy na cvičení a semináři s úspěšností min. 60%, odevzdání semestrální práce podle zadání.
Požadavky ke zkoušce (včetně formy zkoušky): písemná, ústní
Obhájit semestrální práci. Výsledné hodnocení je dané poměrem 40% cvičení a semináře, 60% obhajoba závěrečná práce a výsledek zkoušky.
|
Obsah
|
Úvod do DM.
Metodiky DM.
Etapy a úkoly metodologie CRISP.
Porozumění datům.
Příprava dat k modelování.
Základy tvorby modelů.
Návrh modelu.
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
|
Garanti a vyučující
|
-
Garanti:
Ing. Miloslava Kašparová, Ph.D. (100%),
doc. Ing. Pavel Petr, Ph.D. (100%),
-
Přednášející:
Ing. Miloslava Kašparová, Ph.D. (100%),
doc. Ing. Pavel Petr, Ph.D. (100%),
-
Cvičící:
Ing. Miloslava Kašparová, Ph.D. (100%),
doc. Ing. Pavel Petr, Ph.D. (100%),
-
Vede seminář:
doc. Ing. Pavel Petr, Ph.D. (100%),
|
Literatura
|
-
Základní:
Giudici, Paolo. Applied data mining : statistic methods for business and industry. Chichester: Wiley, 2003. ISBN 0-470-84678-X.
-
Základní:
Berry, Michael J. A. Data mining techniques : for marketing, sales, and customer relationship management. Indianapolis: Wiley, 2004. ISBN 0-471-47064-3.
-
Základní:
Pyle, Dorian. Data preparation for data mining. San Francisco: Morgan Kaufmann, 1999. ISBN 1-55860-529-0.
-
Základní:
Berry, Michael J. A. Mastering data mining. New York: John Wiley & Sons, 2000. ISBN 0-471-33123-6.
-
Doporučená:
Wendler, T., Gröttrup, S. Data Mining with SPSS Modeler. 2016.
-
Doporučená:
ENTERPRISE MINER-TM SEMMA.
-
Doporučená:
PKDD'99 Discovery Challenge - Guide to the Financial Data Set.
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Základy práce s batabází, znalosti matematiky v rozsahu předmětu 1. a 2. ročníku. |
Získané způsobilosti |
Student bude schopen definovat jednotlivé fáze DM projektu a jejich obsah. S využitím sw nástrojů bude umět řešit jednoduché úlohy v oblasti přípravy a dat a vybrat odpovídající metodu pro tvorbu modelu. |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Metody práce s textem (učebnicí, knihou)
- Metody samostatných akcí
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Rozbor produktů pracovní činnosti studenta
- Rozbor díla tvůrčího charakteru
|
|
|
|