Інтелектуальний аналіз даних (кн дввс)
Тип: На вибір студента
Кафедра: інформаційних систем
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 8 | 4 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 8 | 28 | доцент Козій І. Я. | ПМі-41, ПМі-42, ПМі-43, ПМі-44, ПМі-45 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 8 | 28 | ПМі-41 | доцент Козій І. Я., Дреботій Р. Г. |
| ПМі-42 | доцент Козій І. Я., Дреботій Р. Г. | ||
| ПМі-43 | доцент Козій І. Я., професор Соколовський Я. І. | ||
| ПМі-44 | доцент Козій І. Я., професор Соколовський Я. І. | ||
| ПМі-45 | доцент Козій І. Я., професор Соколовський Я. І. |
Опис курсу
Дисципліна “Інтелектуальний аналіз даних” спрямована на дослідження процесів виявлення знань, оволодіння методами та алгоритмами Data Mining. Розглядаються методи та алгоритми вирішення основних завдань аналізу: класифікація, регресія, пошук асоціативних правил, кластеризація. При розгляді цих тем основна увага зосереджується на формулюванні задач та програмуванні відповідних алгоритмів.
Рекомендована література
- Акіменко В.В. Прикладні задачі інтелектуального аналізу даних (DATA MINING). К.: КНУ ім. Тараса Шевченко, 2018. 152 c.
- Обчислювальні аспекти аналізу даних на основі карт Кохонена. / Годич О. В та ін. Національний університет “Львівська політехніка”, 2011. 6372 с.
- Пасічник В.В., Шаховська Н.Б. Сховища даних: Навчальний посібник. – Львів: «Магнолія 2006», 2008. − 496 с.
- Ситник В. Ф., Краснюк М.Т. Інтелектуальний аналіз даних (дейтамайнінг): Навч. посібник. − К: КНЕУ, 2007. − 376 с.
- Ситник В.Ф. Системи підтримки прийняття рішень: Навч.посібник. − К.:КНЕУ, 2009. – 614 с.
- Черняк О.І.. Інтелектуальний аналіз даних: Підручник / О.І. Черняк, П.В. Захарченко ; Київ. нац. ун-т ім. Т. Шевченка. — К. : Знання, 2014. — 599 с.
- Inmon W.H. Building the Data Warehouse, 4th Edition. − Hoboken, NJ:Wiley, 2005. − 576 p.
- Kretowski, M. Evolutionary Decision Trees in Large-Scale Data Mining /M. Kretowski ,- Cham: Springer International Publishing, 2019, 180 p.
- Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter. O’Reilly Media. September 20, 2022. – 621 p.
Матеріали
Prometeus courses: https://prometheus.org.ua/course/course-v1:IRF+ML101+2016_T3
eDX courses:
https://www.edx.org/course/analyzing-data-with-python
https://www.edx.org/course/introduction-to-predictive-analytics-using-python https://www.edx.org/course/python-basics-for-data-science https://www.edx.org/course/python-for-data-science-2
COURSERA courses:
https://www.coursera.org/learn/machine-learning https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python https://www.coursera.org/learn/data-analysis-with-python