Lectures

Lectures- 80 minutes: presentation, 5 minutes:  questions-answers

Lecture 1: Data Mining, data, variables, measurments: dm_os_w1

Lecture 2: Relations between data, descriptive statistics, data transformations: dm_os_w2

Lecture 3: Regression and neural networks: dm_os_w3

Lecture 4: Quality assessment: dm_os_w4

Lecture 5: Classification: dm_os_w5

Lecture 6: Association rules, clustering: dm_os_w6

Lecture 7: Case study

 

 

Practical exercises

Exercises- 90 minutes, if not finished also at home

Excercise 1: First view of Statistica: dm_os_1cw

Excercise 2: Data cleaning: dm_os_2cw

Excercise 3: Desriptive statistics, relations between variables, data transformations: dm_os_3cw

Excercise 4: Regression models: dm_os_4cw

Excercise 5: Classification, clustering: dm_os_5cw

Excercise 6: Association rules: dm_os_6cw

Excercise 7: Capstone project: (3h):

 

Basic informations:

Lectures are optional, but knowledge from lectures is needed on excercises.

Students disturbing lecture (talking, eating, drinking, doing homework for other courses) have final grade -10 points per each noted disturb.

Student can have one unexcused absence, equal or more absences than 50% resulting in a lack of credit from exercises.

Students with absence need to complete exercise in home, this work will be checked on the next exercise.

Student could come for the second group, for complete absence, but only for the same exercise, and only after mailing and having acceptance from lecturer.

The credit from excercises is a sum of credit from capstone project (70 point),  lectures quizzes (each 5 points) and homeworks (each 5 points). For grade 3.0 or higher student need to have minimum 35 points from project and minimum 50 points from all exercises.

At the end of semester will be capstone project, worth 70 points, for pass the project student need to have minimum 50 % of points.

Capstone project passed before winter session – the final grade will be in the first term. Project passed in the first week of session – the final grade will be in the second term. Project passed before new semester- final grade will be in the third term.

More informations will be presented on the first lecture and exercise.

 

Informacje o zajęciach:

Wykłady są nieobowiązkowe, potrzebna w trakcie ćwiczeń będzie wiedza z wykładów.

Osoby przeszkadzające w trakcie wykładów, będą miały obniżoną ocenę końcową: -10 puntów za każde upomnienie.

Na ćwiczeniach student może mieć jedną nieobecność nieusprawiedliwioną. 50% nieobecności z ćwiczeń lub więcej (także usprawiedliwionych) brak zaliczenia z ćwiczeń.

Student musi wykonać w domu zadania z zajęć na których nie był obecny, zostaną one sprawdzone przez prowadzącego ćwiczenia na kolejnych zajęciach. Istnieje możliwość odrobienia zajęć na drugiej grupie, wyłącznie gdy druga grupa ma te same ćwiczenia co student ma nieobecność oraz po uzyskaniu zgody od prowadzącego. W innych przypadkach student nie uzyska zaliczenia obecności takich ćwiczeń.

Na zakończenie ćwiczeń składa się projekt końcowy (70 punktów), kartkówki z wykładów (każda po 5 punktów) oraz oceny z zadań domowych (każde zadanie domowe 5 puntów).

Projekt końcowy oddany do końca semestru- ocena końcowa w I terminie, do końca 1 tygodnia sesji- ocena końcowa w II terminie, do początku nowego semestru- ocena końcowa w III terminie.

Aby uzyskać zaliczenie z ćwiczeń (ocena minimum 3.0) należy uzyskać minimum 35 punktów z projektu końcowego i minimum 50 punktów z całości zajęć.

Więcej informacji na zajęciach i wykładach.