Operative and intellectual analysis of data

Description: The course is devoted to the study of the main stages of data mining technology. Data Mining methods are researched: factor analysis; cluster analysis and classification; search for association rules; decision trees; neural networks. Tools using Data Mining technology. The process of data analysis using Data Mining technology. Data analysis using the analytical platform Deductor

Amount of credits: 5

Пререквизиты:

• Mathematics 2

Course Workload:

Component: University component

Cycle: Base disciplines

Goal

• Подготовка магистрантов к научной деятельностии в организации экспериментов с применением методов интеллектуального анализа данных

Objective

• Привитие обучающимся умений и навыков работы с методами Data Mining, возможностью их применения, практические навыки по использованию инструментальных средств Data Mining

Learning outcome: knowledge and understanding

• об объектах и видах профессиональной деятельности; о новейших достижениях в области машиностроения;о международных и отечественных стандартах в рамках специальности; об обобщенных задачах профессиональной деятельности

Learning outcome: applying knowledge and understanding

• использовать полученные знания для оригинального развития и применения идей в контексте научных исследований в области машиностроения; критически анализировать существующие концепции, теории и подходы к анализу процессов и явлений при проведении проектных работ
• креативно мыслить и творчески подходить к решению новых проблем и ситуаций в области разработки новых технологий машиностроения

Learning outcome: formation of judgments

• способность к организации и проведению экспериментов, обработке, обобщению, анализу и оформлению достигнутых результатов
• способность использовать современные достижения науки и передовых информационных технологий в научно-исследовательских работах

Learning outcome: communicative abilities

• Способность работы в команде

Learning outcome: learning skills or learning abilities

• Овладение углубленными знаниями в области научных исследований и прогнозирования на транспорте для освоения навыков обучения и дальнейшего повышения квалификации

Topics of lectures

• 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

Key reading

• 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