Мәліметтерді жедел және зияткерлік талдау

Сипаттама: Бұл курста деректерді интеллектуалды талдау технологиясының негізгі кезеңдері қарастырылады. Data Mining келесі әдістері зерттеленеді: факторлық талдау; кластерлік талдау және жіктеу; ассоциативті ережелерді іздеу; шешім қабылдау ағаштары; нейрондық желілер. Data Mining технологиясын пайдаланатын аспаптық құралдар. Data Mining технологиясы арқылы деректерді талдау процесі. Deductor аналитикалық платформасын қолдану арқылы деректерді талдау

Кредиттер саны: 5

Пререквизиты:

• Математика 2

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Компонент: ЖОО компоненті

Цикл: Базалық пәндер

Мақсат

• Деректерді интеллектуалды талдау әдістерін қолдану арқылы тәжірибе ұйымдастыруда магистранттарды ғылыми қызметке дайындау

Міндет

• Data Mining әдістерімен жұмыс жасау дағдыларын, оларды қолдану мүмкіншіліктерін үйрету, Data Mining инструменталды құралдары қолдану бойынша практикалық дағдыларды қалыптастыру

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Кәсіби қызмет түрлері мен объект туралы, көлік жасау облысындағы жаңа жетістіктерді, мамандық шеңберіндегі халықаралық және отандық стандарттар туралы, кәсіби қызметтегі жалпы есептерді .

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• Көлік жасау облысында ғылыми зерттеу контекстінде жаңа дамуға алынған білімдерді қолдану; қолданыстағы концепцияларды, процесс талдауы мен жоба жұмыстарын өткізудегі құбылыстарға теориялар мен тұрғыларды сыни түрде талдау;
• Көлік жасаудағы жаңа технологияларды әзірлеу облысында жаңа мәселелер мен жағдайларды шешуге шығармашылық түрде қарау және жаңаша ойлау

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• Эксперименттерді, өңдеуді, талдау мен жеткен нәтижелерді ресімдеуді жүргізу мен ұйымдастыру қабілеті
• Ғылыми-зерттеулік жұмыстарда озат ақпараттық технологиялар мен ғылымның заманауи жетістіктерін қолдана білу қабілеті

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• Командада жұмыс жасай білу

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• Біліктілікті ары қарай дамыту мен оқудың дағдыларын меңгеру үшін болжам жасау мен ғылыми зерттеу облысында терең білімді игеру

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Методы интеллектуального анализа данных и некоторые их приложения
• Данные
• Методы и стадии Data Mining
• Задачи Data Mining
• Задачи Data Mining
• Задачи Data Mining
• Методы классификации и прогнозирования
• Методы классификации и прогнозирования
• Методы кластерного анализа
• Методы поиска ассоциативных правил
• Способы визуального представления данных

Негізгі әдебиет

• Барсегян А.А., Куприянов М.С, Степаненко В.В., Хо-лод И.И.Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. - Учеб. пособие, СПб.: БХВ-Петербург 2004. – 336 с.: ил
• В. Дюк, А. Самойленко. «Data Mining»: Учебный курс, - СПб: - Питер, 2006,- 368 с., ил.
• Лбов Г.С , Анализ данных и знаний: Учеб. пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006. – 90 с
• Чубукова И.А. Data Mining: Учебное пособие, - Киев, 2005,-328