|
Vyučující
|
-
Babichev Sergii, prof. DSc.
|
|
Obsah předmětu
|
1. Úvod do data miningu, představení dat v softwarech R a Python (balíčky "pandas" a "numpy"). Načtení dat ze souboru "txt" a uložení výsledků zpracování v odpovídajících souborech různých softwarů. 2. Metody vizualizace a normalizace dat a jejích použití v odpovídajících softwarech. 3. Metody regresní analýzy. Lineární a nelineární regresní modely. Jednoduchá a vícenásobná regrese. Hodnocení kvality regresního modelu. 4. Logistická regrese. Využití regresní analýzy pro zpracování chybějících hodnot. 5. Základy shlukové analýzy. Hierarchické metody shlukové analýzy. Vytvoření dendrogramu a formování shluků. Vytvoření modelů hierarchického shlukování v softwaru KNIME s využitím funkcí a pluginů softwarů R, Python a WEKA. 6. Iterační a hustotní algoritmy shlukové analýzy k-means, C-means a DBSCAN. Jejich použití v různých softwarech s vytvořením modelu v softwaru KNIME. 7. Základy klasifikace dat. Porovnání klasifikace a shlukové analýzy. Klasifikace dat na základě Bayesovské metody a rozhodovacích stromů (decision tree). Implementace metod a algoritmů klasifikace dat v různých softwarech s vytvořením modelu v KNIME. 8. Metody fuzzy logiky a jejich použití pro klasifikaci a prognózování dat. Vytvoření fuzzy modelů v různých softwarech. 9. Základní pojmy neuronových sítí a jejich implementace v modelech klasifikace a prognózování dat. 10. Praktické použití metod data miningu pro analýzu a zpracování různorodých dat. Příprava výsledků zpracování dat.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
nespecifikováno
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem kurzu je získání znalostí a praktických zkušeností v oblasti zpracování informací včetně získání užitečných dovedností prostřednictvím komplexního využití softwarů R, Python, WEKA a KNIME. V průběhu kurzu budou studenti seznámeni s praktickou realizací metod předzpracování dat (filtrace, zpracování chybějících hodnot, normalizace apod.), metod regresní analýzy, metod a algoritmů shlukování a klasifikace zkoumaných objektů a fuzzy logikou. Modelování bude implementováno v softwaru KNIME s využitím funkcí a pluginů, vytvořených v softwarech R, Python a WEKA.
|
|
Předpoklady
|
nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
nespecifikováno
Praktický test (řešení zadané úlohy na počítači)
|
|
Doporučená literatura
|
|