ECTS
Katalog kursów ECTS
Szczegóły kursu
Kod kursu: IGS20793o15Rok / Semestr: 2015/2016 zimowy
Nazwa: Metody eksploracji danych
Kierunek: Geodezja i Kartografia
Typ studiów: II st. - magisterskie
Rodzaj kursu: Obligatoryjny
Semestr studiow: 2
Punkty ECTS: 4
Formy kształcenia (wykłady / ćwiczenia / inne): 15 / 30 / 0
Prowadzący: prof. dr hab. inż. Edward Osada
Język: polski
Efekty kształcenia: nabycie wiedzy i umiejętności w zakresie odkrywania użytecznych reguł, zależności, wzorców, schematów, podobieństw i trendów w bazach danych.
Kompetencje:
Wymagania wstępne: bazy danych
Treści kształcenia: Proces odkrywania wiedzy z baz danych KDD. Eksploracja danych. Metody nadzorowane i nienadzorowane. Korelacja. Regresja. Klasyfikacja. Grupowanie. Analiza dyskryminacyjna. Drzewa decyzyjne. Sieci neuronowe. Analiza składowych głównych. Programy komputerowe i zastosowania eksploracji danych.
Literatura: Wykłady są prowadzone na podstawie rozdziału 9. Eksploracja danych w podręczniku Osada. E. Geodezja. UxLan 2014. Uzupełniająca literatura w języku polskim: Larose D.T. (2012) Metody i modele eksploracji danych. PWN, (tłum. z ang. Data Mining. Methods and Models. WILEY, 2006). Larose D.T. (2013) Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych. PWN, (tłum. a ang. Discovering Knowledge in Data. An Introduction to Data Mining. WILEY, 2005). Mendrala D., Szeliga M. (2012) Microsoft SQL Server. Modelowanie i eksploracja danych. Helion. Morzy T. (2013) Eksploracja danych. Metody i algorytmy. PWN. Namysłowska-Wilczyńska B., (2006). Geostatystyka. Teoria i zastosowania. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej. Wrocław. Osowski S. (2013) Metody i narzędzia eksploracji danych. Wydawnictwo BTC. Uzupełniająca literatura w języku angielskim: Aalst W.M.P. (2011) Process Mining. Discover Conformance and Enhancement of Business Processes. Springer. Berry M.W, Browne M. (2006) Lecture Notes in Data Mining. World Scientific. Berry M.J.A., Linoff G.S. (2004) Data Mining Techniques. For Marketing, Sales, and Customer Relationship Menagement.WILEY. Berthold M., Hands D.J. (2007) Inteligent Data Analysis. An Introduction. Springer. Chakrabarti S., Cox E., Frank E., Güting R.H., Han J., Jiang X., Kamber M., Teorey T.J., Witten J.H. (2009) Data Mining. Know It All. ELSEVIER. Corunescu F. (2011) Data Mining. Concepts, Models and Techniques. Springer. Decker R., Lenz H.-J. (Eds.), (2007) Advances in Data Analysis. Springer. Felici G., Vercellis C. (2008) Mathematical Methods for Knowledge Discovery and Data Mining. IGI Global. Govaert G., (Ed.), (2009) Data Analysis. iSTE WILEY. Han J., Kamber M., Pei J. (2012) Data Mining. Concepts and Techniques. ELSEVIER. Hand D., Mannila H., Smyth P. (2005) Eksploracja danych. WNT. Holmes D., Jain L.C., (Eds.), (2012) Data Mining Foundations and Inteligent Paradigms. Volume 1: Clustering, Association and Classification. Springer. Kantaradzic M. (2011) Data Mining. Concepts, Models, Methods, and Algorithms. IEEE WILEY. Lahoz W., Khattatov B., Menard R. (Eds.), (2010) Data Assimilation. Making Sense of Observations. Springer. Livingstone D. (2009) A practical Guide to Scientific Data Analysis. WILEY. Maimon O., Rokach L., (Eds.), (2010) Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Springer. Myatt G.J., Johnson W.P. (2014) Making Sense of Data I. A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining. WILEY. Myatt G.J., Johnson W.P. (2009) Making Sense of Data II. A practical Guide to Data Visualization, Advanced Data Mining Methods, and Applications. WILEY. Myatt G.J., Johnson W.P. (2011) Making Sense of Data III. A practical Guide to Designing Interactive Data Visualizations. WILEY. Olson D.L., Delen D. (2008) Advanced Data Mining Techniques. Springer. Pappa G.L., Freitas A.A. (2010) Automating the Design of Data Mining Algorithms. An Evolutionary Computation Approach. Springer. Rud O.P., (2008) Data Mining Cookbook. Modeling Data for Marceting, Risk, and Customer Relationship Management. WILEY. Taniar D. (2008) Data Mining and Knowledge Discovery Technologies. IGI Publishing. Witten I.H., Frank E., Hall M.A. (2011) Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques. ELSEVIER. Wu J. (2012) Advances in K-means Clustering. A Data Mining Thinking. InTech. Wu X., Kumar V. (2009) The Top Ten Algorithms in Data Mining. CRC Press. Ye N., (Ed.) (2003) The Handbook od Data Mining. LEA Yin Y., Kaku I., Tang J., Zhu J. (2011) Data Mining. Concepts Methods and Applications in Management and Engineering Design. Springer.
Metody oceny: ćwiczenia - zaliczenie na ocenę, wykład – komputerowe losowanie zagadnień, odpowiedzi ustne.
Uwagi: