Data mining
Lectures
1.Data, data mining methods, Preprocessing: dm_inz_1pl, dm_inz_1_en
2. Data analysis, correlations, data transforms: dm_inz_2, dm_inz_2_en
3. Regression models: dm_inz_3,dm_inz_4, dm_inz_3
4. Classification models, Trees: dm_w5, dm_w5a
5. Clustering, Association rules: dm_w7, dm_w7a
6. ANN: dm_inz_6, dm_inz_6_en
7. Case Study 1: heart, Wyrównanie wykładnicze
Practical excercises
1. Statistica: dm_inz_1cw
2. Importing and cleaning data: dm_inz_2cw
3. Data analysis, correlations: dm_inz_3cw
4. Regression models: dm_inz_4cw
5. Classification models:dm_inz_5cw
6. Quality assessment, predictions:
7. Clustering models: dm_io_cw7
8. ANN (regression, tomatoes, classificatation-titanic, clustering-iris, leukemia): dm_inz_8cw, regresja, cereals
9. expotential smothing (series g, randki): dm_cw9a
10. Case Study:dane
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, 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