MITM322 Проект: Дейта майнинг
Анотация:
Курсовият проект по Data mining е предназначен за проверка на натрупаните знания в областта на обработката на големи структури от данни за извличане на знания. Студентите прилагат един или няколко от изучаваните алгоритми за решаване на реален проблем без ограничения върху използвания софтуер. Целта е да покажат, че могат софтуерно да реализират получените знания, да обработят данните от избраната предметна област, да визуализират резултата и да направят анализ за приложимостта на избрания подход върху по-големи структури от данни. Студентите подготвят презентация и защитават проекта на публично събиране (пред групата).
Преподавател(и):
проф. Кирил Алексиев д-р
Описание на курса:
Компетенции:
Успешно завършилите курса студенти:
1) знаят:
• да приложат на практика придобитите от курса по Data mining знания за решаване на реален проблем;
• да анализират получените резултати и валидират използваните алгоритми;
• да подготвят презентация;
• убедително да представят получените резултати
2) могат:
• да участват в работата по проекти
• да прилагат теоретичние си познания в практиката
• да прилагат методите и да намират практически решения на задачи от бизнеса, изискващи Data Mining;
• да работят със специализирани софтуерни продукти
Предварителни изисквания:
Студентите да имат знания и/или умения от теоретичния курс по Data mining; основни познания по информационни технологии, по теория на базите от данни, по алгоритми и структури от данни. Полезни са също и основни познания от университетския курс по математика (обща алгебра, компютъра алгебра, дискретна математика, начален анализ).
Форми на провеждане:
Редовен
Учебни форми:
Проект
Език, на който се води курса:
Български
Теми, които се разглеждат в курса:
Литература по темите:
1. Daniel T. Larose, Chantal D. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Inc.
2. Chong Ho, Alex Yu, Data Mining and Exploration From Traditional Statistics to Modern Data Science, CRC Press, 2022.
3. Mehmed Kantardzic, Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, Wiley, 2011.
4. Kris Jamsa, Introduction to Data Mining and Analytics with Machine Learning in R and Python, Jones & Bartlett Learning, LLC, 2020.
5. Pang-Ning Tan; Michael Steinbach, Vipin Kumar, Introduction to Data Mining 2nd Edition, 2019.