Tematy wykładów

1.2. Dane, Metody data mining, Preprocessing: dm_inz_1pldm_inz_1_en

3. Analiza danych, Korelacje, Transformacje danych: dm_inz_2, dm_inz_2_en

4. Regresja: dm_inz_3,dm_inz_4, dm_inz_3_en

5. Wyrównanie wykładnicze, ARIMA, MARS: dm_inz_5dm_inz_7

6. Sieci neuronowe do zagadnień regresyjnych: dm_inz_6

7. Case Study 1

 

Tematy ćwiczeń

1. Wstęp do Statistica- praca z programem, formuły i funkcje: dm_inz_1cw

2. Praca z importowanymi danymi, czyszczenie danych: dm_inz_2cw

3. Analiza danych, Korelacje: dm_inz_3cw

4. Regresja- pierwsze modele: dm_inz_4cw

5. Regresja dobór parametrów, ocena jakości modeli

6. Regresja ocena modelu, reszt oraz prognoz

7. Wyrównanie wykładnicze, ARIMA: dm_inz_7cw

8. Sieci neuronowe automatyczne: dm_inz_8cw

9. Sieci neuronowe użytkownika

10. Case Study:

 

Zasady uzyskania zaliczenia z przedmiotu:

  • Udział w wykładach jest nieobowiązkowy, osoby przeszkadzające w wykładzie będą miały obniżoną ocenę
  • Udział w ćwiczeniach jest obowiązkowy (możliwa jest 1 nieobecność nieusprawiedliwiona). Zmiana grupy na zajęciach, wyłącznie po zgodzie prowadzącego ćwiczenia, w innym przypadku obecność nie zostanie uznana.
  • Na ćwiczeniach obowiązują zagadnienia z wykładów (osoby nieprzygotowane do ćwiczeń mogą zostać niedopuszczone do zajęć)
  • Frekwencja równa lub niższa niż 50% na ćwiczeniach oznacza brak uzyskania zaliczenia
  • Ocena końcowa składa się z kartkówek teoretycznych oraz projektu praktycznego. 80% CS+20% kartkówki+5% aktywność(obecności, udział w wykładach, aktywność na ćwiczeniach). Aby uzyskać ocenę pozytywną, należy zdobyć minimum 50% punktów z CS oraz minimum 50% punktów z całości zajęć.
  • CS może być w postaci kolokwium lub projektu (zależy od pracy Studentów w trakcie semestru)
  • Oddanie projektu do końca semestru- I termin oceny końcowej, w pierwszym tygodniu sesji- II termin oceny końcowej, w drugim tygodniu sesji- III termin oceny końcowej.
  • Ocena końcowa jest oceną procentową zgodną z Regulaminem Studiów.
  • Więcej informacji będzie podanych na ćwiczeniach oraz wykładach