Інтелектуальний аналіз даних

Головна сторінка » Дисципліни » Інтелектуальний аналіз даних

Мета
Вивчення методів сучасної обробки даних – інтелектуального аналізу даних (Data Mining, Knowledge Discovery in Data), аналітичного дослідження великих масивів інформації з метою виявлення нових раніше невідомих, практично корисних знань і закономірностей, необхідних для прийняття рішень; огляд методів, програмних продуктів і різних інструментальних засобів, які використовуються Data Mining; розгляд практичних прикладів застосування Data Mining; підготовка студентів до самостійної роботи з вирішення задач засобами Data Mining і розробки інтелектуальних систем.

Передумови
Передумови

В результаті вивчення дисципліни студенти повинні
Знати

  • концепцією Knowledge Discovery in Data (виявлення знань в даних) и Data Mining («видобування» знань);
  • основні поняття, задачі та стадії інтелектуального аналізу даних;
  • методи побудови моделей та аналізу залежностей у великих масивах даних;
  • методи оцінки адекватності побудованих моделей;
  • сучасні програмні засоби інтелектуального аналізу даних.

Вміти

  • обґрунтовувати вибір конкретного типу моделі та методу інтелектуального аналізу даних при вирішенні поставленої практичної задачі;
  • проводити необхідну попередню обробку даних, визначати тип задачі (класифікація, кластеризація, прогнозування, асоціація, візуалізація, аналіз і виявлення відхилень, оцінювання, аналіз зв'язків, підведення підсумків), вирішувати її адекватно обраним методом з оптимально визначеними параметрами, оцінювати результати (ковзний контроль, точність, повнота і т.п.), робити змістовні висновки та інтерпретацію;
  • використовувати сучасні інструментальних засобів інтелектуального аналізу даних при вирішенні прикладних задач.

Кредитів 2.5

Години лекцій/лабораторних/практичних 16/16/0

Форма контролю Залік

Тематика лабораторних робіт
Тематика лабораторних робіт

Програмні засоби WEKA, ORANGE