SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Data mining |
Kod przedmiotu | 04.2-WE-BizElP-DataMining-Er |
Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
Kierunek | Biznes elektroniczny |
Profil | praktyczny |
Rodzaj studiów | Program Erasmus pierwszego stopnia |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2022/2023 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 3 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | angielski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 15 | 1 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Familiarize students with data mining software. Getting to know the data mining methods (data classification, discovering association rules, data clustering) and acquiring the ability to use the learned techniques in practical applications.
Familiarize with data mining software. Types and scales of variables in data mining tasks. Methods of encoding nominal and ordinal variables.
Introduction to data classification. Data classification methods (logistic regression, decision trees, artificial neural networks). Performance metrics. Methods of testing classifiers. Practical exercises on the use of data classification methods.
Introduction to the problem of discovering association rules. Metrics describing the statistical importance and strength of association rules. Shopping cart analysis problem. The computational complexity of the problem of discovering association rules. Apriori algorithm. Practical exercises in the use of methods of discovering association rules.
Introduction to data clustering. Hierarchical clustering and k-means. Similarity measures for data clustering. Practical exercises on the use of data clustering methods.
Lecture - conventional lecture using a video projector.
Laboratory - practical exercises in the computer laboratory.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Lecture - the passing criteria is to obtain positive grades from tests carried out at least once in a semester.
Laboratory - the passing criterion is to obtain positive marks for laboratory exercises and tests.
Final mark components = lecture: 50% + teaching laboratory: 50%
Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marek Kowal, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 30-04-2022 12:23)