Metode avansate de analiza datelor |
trul |
||||
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. Administrivia
2. Introducere in Data Mining 3. Multimi fuzzy; Multimi rough 4. Logica fuzzy; Rationament fuzzy 5. Sisteme de control fuzzy 6. Arbori de decizie; Reguli de asociere 7. Retele neuronale 8. Algoritmi genetici 9. Metode de predictie 10. Componente principale, Analiza factoriala 11. Classification; Clustering 12. Extragerea caracteristicilor relevante 13. Analiza performantei tehnicilor 14. Text mining, Web mining 15. Aplicatii 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] Internet resources |
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: 10% - participarea la activitatile din clasa; 30% - Doua rapoarte (scrise si prezentate la timp); 30% - proiect soft (scris, documentat si demonstrat la timp); 30% - Examen final (lucrare scrisa in sesiunea de examene). Toate elementele sunt obligatorii. |
Legaturi: | Syllabus-urile tuturor disciplinelor Versiunea in limba engleza a acestei discipline Versiunea in format rtf a acestei discipline |