Detail předmětu

Získávání znalostí z databází

FIT-ZZNAk. rok: 2010/2011

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc.

Zajišťuje ústav

Ústav informačních systémů (UIFS)

Základní literatura

  • Han, J., Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques. Third Edition. Morgan Kaufmann Publishers, 2012, 703 p., ISBN 978-0-12-381479-1.
  • Han, J., Kamber, M.: Data Mining: Concepts and Techniques. Second Edition. Elsevier Inc., 2006, 770 p., ISBN 1-55860-901-3.  

 

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MBS , libovolný ročník, zimní semestr, povinně volitelný
    obor MMI , libovolný ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MMM , libovolný ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MPS , libovolný ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MPV , 1. ročník, zimní semestr, povinně volitelný
    obor MBI , 2. ročník, zimní semestr, povinný
    obor MIS , 2. ročník, zimní semestr, povinně volitelný
    obor MIN , 2. ročník, zimní semestr, povinný
    obor MGM , 2. ročník, zimní semestr, volitelný
    obor MSK , 2. ročník, zimní semestr, povinně volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc.

Osnova

  1. Úvod - motivace, základní pojmy, typy zdrojů dat a získávaných znalostí, metodologie. 
  2. Datové sklady a technologie OLAP pro získávání znalostí z databází.
  3. Předzpracování dat v procesu získávání znalostí - metody předzpracování.
  4. Předzpracování dat v procesu získávání znalostí - charakteristiky dat.
  5. Dolování frekventovaných vzorů a asociací - základní pojmy, efektivní a škálovatelné metody hledání frekventovaných množin.
  6. Víceúrovňová asociační pravidla, asociační a korelační analýza, omezená asociační pravidla.
  7. Klasifikace a predikce - základní pojmy, rozhodovací strom, bayesovská klasifikace, klasifikace založená na pravidlech.
  8. Klasifikace s využitím neuronových sítí, SVM klasifikátor, další metody klasifikace, predikce.
  9. Shluková analýza - základní pojmy, typy dat při shlukování, metody založené na rozčleňování, hierarchické metody. Další metody shlukování.
  10. Úvod do dolování v proudech dat, časových řadách a posloupnostech.
  11. Úvod do dolování v grafech, prostorových a multimediálních datech.
  12. Dolování v biologických datech.
  13. Dolování textu a na webu.

Projekt

13 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc.