Datamining

Přednášející:

Cvičící:

Předmět zajišťuje:

ústav informatiky a telekomunikací

Anotace:

Typy zdrojů dat a získávaných znalostí, datové sklady a technologie OLAP pro získávání znalostí z dat, předzpracování dat v procesu získávání znalostí, systémy pro dolování dat, dolování charakteristik pojmů (tříd), dolování asociačních pravidel z relačních dbf. a datových skladů, klasifikace (rozhod. strom, Bayesovská klas., využití neuron. sítí). Predikce. Shluková analýza. Dolování ve složitě strukturovaných datech, multimediálních dbf., www.

Požadavky:

struktura databáze, normalizace, pohledy, SQL, typy dat, znalosti tvorby IS

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Seznámit studenty s problematikou získávání znalostí z různých typů datových zdrojů, vysvětlit typy užitečných znalostí a jednotlivé kroky procesu získávání znalostí z dat a seznámit je s technikami a nástroji používanými pří tomto procesu.

Studijní materiály:

Daniel T. Larose: Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining

Han, J., Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers

Dunham, M. H.: Data Mining: Introductory and Advanced Topics. Prentice Hall, 2002

Fayyad U. M. (Ed.): Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press / the MIT Press, 1996

Poznámka:

Další informace:

Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje

Předmět je součástí následujících studijních plánů: