Universitatea "Babes-Bolyai" Cluj-Napoca
Facultatea de Matematica si Informatica
FISA DISCIPLINEI

Metode avansate de analiza datelor
Cod
Semes-
trul
Ore: C+S+L
Credite
Tipul
Specializarea
MI371
1
2+2+1
9
obligatorie
Modelare si simulare - în limba engleză
Cadre didactice indrumatoare
Prof. Dr. POP Horia Florin,  hfpopcs.ubbcluj.ro
Obiective
Sa introduca studentul in metode avansate de analiza datelor. Sa ofere studentului instrumentele care sa ii permita sa realizeze aplicatii diverse ale analizei datelor.
Continut
1. Concepte de bază
2. Tehnici exploratorii multivariate
o (clustering, analiză factorială, analiza componentelor principale, clasificare, Multidimensional Scaling, analiză discriminantă)
3. Modele liniare şi neliniare
o (modele liniare, modele neliniare, modele de regresie, regresie neliniară)
4. Data mining, text mining
5. Fuzzy Logic şi Rough Sets
o (mulţimi fuzzy, logică fuzzy, sisteme fuzzy, modele bazate pe mulţimi fuzzy)
6. Metode bazate pe reţele neuronale
o (reţele neuronale multinivel, reţele neuronale cu auto-organizare, etc)
7. Învăţare automată
o (metode Bayesiene, metode bazate pe reguli, învăţare competitivă)
8. Aplicaţii ale analizei datelor
Bibliografie
[1] A. Agresti, An Introduction to Categorical Data Analysis, Wiley, New York, 1996
[2] M. Barthold, D.J. Hand, Intelligent Data Analysis, Springer Verlag, 2003
[3] J.C. Bezdek, Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms, Kluwer, 1981
[4] C. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 1995
[5] J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Academic Press, 2001
[6] G.J. Klir, B. Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic, Prentice Hall, 1995
[7] Y.H. Pao, Adaptive pattern recognition and neural networks, Addison Wesley, 1989
[8] Statsoft inc., Electronic Statistics Textbook, Tulsa, OK, 2004, http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html
[9] Resurse Internet
Evaluare
Fiecare student trebuie sa demonstreze ca a atins un nivel acceptabil de intelegere si procesare a cunostintelor domeniului, ca este capabil sa exprime cunostintele intr-o forma coerenta, ca are capacitatea de a realiza o analiza conceptuala a domeniului, si de a utiliza cunostintele in rezolvarea problemelor. Nota finala va fi compusa luand in calcul urmatoarele componente: raportul teoretic (20%), raportul aplicativ (20%); proiectul realizat (20%); lucrarea scrisa (30%); participarea (10%).