04-01-18 Турбал, Ю. В. (2017) Робоча програма дисципліни “Спеціальні методи інтелектуального аналізу даних” для аспірантів, які навчаються за спеціальністю 122 "Комп’ютерні науки та інформаційні технології". Program of the discipline "Special methods of data mining" specialty 122 "Сomputer science". [Робочі програми]
Text
04-01-18,1.pdf Download(212kB) |
Abstract
Метою програми є вивчення методів сучасної обробки даних – інтелектуального аналізу даних (Data Mining, Knowledge Discovery in Data), аналітичного дослідження великих масивів інформації з метою виявлення нових раніше невідомих, практично корисних знань і закономірностей, необхідних для прийняття рішень; огляд методів, програмних продуктів і різних інструментальних засобів, які використовуються Data Mining; розгляд практичних прикладів застосування Data Mining; підготовка здобувачів до самостійної роботи з вирішення задач засобами Data Mining і розробки інтелектуальних систем. В межах програми розглядаються п’ять змістових модулів: “Методологічні основи інтелектуального аналізу даних”, “Алгоритми Data Mining: класифікація, регресія, прогнозування”,” Інтелектуальний аналіз часових рядів”, “Алгоритми Data Mining: кластеризація, пошук асоціативних правил”, “Сховища даних та оперативний аналіз даних (OLAP)”. Особливістю курсу є вивчення підходів до інтелектуального аналізу даних за умов малих виборок та сучасні підходи до прогнозування. The purpose of the program is to study methods of modern data processing - data mining (Data Mining, Knowledge Discovery in Data), analytical research of large amounts of information in order to identify new previously unknown, practically useful knowledge and patterns necessary for decision making; an overview of the methods, software and various tools used by Data Mining; Consideration of practical examples of Data Mining application; preparation of applicants for independent work on solving problems by means of Data Mining and development of intelligent systems. The program covers five content modules: "Methodological Foundations of Data Mining", "Data Mining Algorithms: Classification, Regression, Prediction", "Time Series Intelligence", "Data Mining Algorithms: Clustering, Finding Associative Rules", " Data Warehouses and Operational Data Analysis (OLAP) ”. A feature of the course is the study of approaches to data mining in the context of small samples and modern approaches to forecasting
Item Type: | Робочі програми |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | 04-01-18, аналіз даних, інтелектуальні системи, часові ряди, регресійні моделі, кластеризація, класифікація, асоціативні правила, data analysis, intellectual systems, Data Mining, Knowledge Discovery in Data, time series, regression models, clustering, classification, associative rules |
Шифр: | 04-01-18 |
Subjects: | Шифр галузі знань > 12 Інформаційні технології Шифр галузі знань > 12 Інформаційні технології > 122 Комп’ютерні науки та інформаційні технології Шифр галузі знань > 12 Інформаційні технології > 122 Комп’ютерні науки |
Divisions: | Навчально-науковий інститут автоматики, кібернетики та обчислювальної техніки > Прикладної математики |
Depositing User: | Ірина Понаріна |
Date Deposited: | 13 May 2020 14:46 |
Last Modified: | 13 May 2020 19:21 |
URI: | http://ep3.nuwm.edu.ua/id/eprint/18062 |
Actions (login required)
View Item |
Downloads
Downloads per month over past year