Інтелектуальний аналіз даних (системний аналіз)

Тип: На вибір студента

Кафедра: теорії оптимальних процесів

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
82Залік

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
814ПМа-41Гнатишин О. П.

Практичні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
814ПМа-42Гнатишин О. П.

Опис курсу

 МЕТА ТА ЗАВДАННЯ НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ

Мета. Формування базового уявлення, первинних знань, вмінь та навичок з інтелектуального аналізу даних як наукової та прикладної дисципліни. Виробити навички виявлення нових реальних неочевидних нетривіальних закономірностей і систематичних взаємозв’язків між змінними, які згодом можна буде застосувати до нових наборів даних.

Завдання. Навчити студентів: використовувати методологію Data Mining – інтелектуального аналізу даних

В результаті вивчення даного курсу студент повинен

знати:  основні задачі інтелектуального аналізу даних і методи їх розв’язування;

вміти: застосовувати методи інтелектуального аналізу даних для виявлення неочевидних закономірностей в даних.

Рекомендована література

БАЗОВА

  1. А.А.Барсегян. Технологи анализа данных: Data Mining, Visual Mining. Text Mining, OLAP.// А.А.Барсегян, М.С.Куприянов, В.В.Степаненко И.И.Холод Санкт-Петербург. „БХВ-Петербург”. 2007.-376с.
  2. В.Дюк, А.Самойленко. Data Mining: Ученый курс. // В.Дюк, А.Самойленко ­– СПб: Питер. 2001. – 368с.
  3. В.П.Боровиков. STATISTICA.Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионаловю – СПб.: Питер, 2003 – 688 с.
  4. Jiawei Han. Data Mining: Concepts and Tecniques.// Jiawei Han, Micheline Kamber. Morgan Kaufmann Publishers, 2001.
  5. Ian H.Witten. Data Mining. // Ian H.Witten, Eibe Frank. Academic Press, 2000.

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму