Mathematical Methods for Data Analysis

Garant předmětu:

Magdalena Hykšová, Ivan Nagy

Přednášející:

Magdalena Hykšová, Ivan Nagy

Cvičící:

Magdalena Hykšová, Ivan Nagy

Předmět zajišťuje:

katedra aplikované matematiky

Anotace:

Stochastické modelování, odhad, predikce filtrace, řízení, metody klasifikace: k-means, hustotní, naive Bayes, rozhodovací stromy, support vector machine.

Požadavky:

Pravděpodobnost, základy matematické analýzy a algebry

Osnova přednášek:

Osnova cvičení:

Cíle studia:

Cílem předmětu je naučit studenty analýze dynamických dat, tj. dat měřených na procesu, který se vyvíjí v čase. Důraz je kladen na metody klastrování a klasifikace. Teoretický výklad jednotlivých oblastí bude úzce spojen s praktickou realizací algoritmů na počítači.

Studijní materiály:

William M. Bolstad: Introduction to Bayesian Statistics, 2nd Edition. Willey, ISBN-13: 978-0470141151

P.Tan, M.Steinbach, V.Kumar: Introduction to Data Mining. Pearson Education, Inc., 2006. ISBN 0-321-32136-7

materiály na webu: http://staff.utia.cas.cz/suzdaleva/

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:

	06:00–08:0008:00–10:0010:00–12:0012:00–14:0014:00–16:0016:00–18:0018:00–20:0020:00–22:0022:00–24:00
Po	místnost HO:B-106 Nagy I. 13:15–15:45 (přednášková par. 226) Horská 3 (nová budova) B106 Počítačová učebnamístnost HO:B-106 Reznychenko T. 15:45–18:15 (paralelka 226) Horská 3 (nová budova) B106 Počítačová učebna
Út
St
Čt
Pá

Rozvrh na letní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• navaz. mag. PRE program IS v EN 23/24 (povinný předmět)
• navaz. mag. PRE program IS joint degree 24/25 (nová akreditace) (povinný předmět)