INMNKDOD Data Mining

School of Business Administration in Karvina
Winter 2022
Extent and Intensity
16/0/0. 5 credit(s). Type of Completion: zk (examination).
Teacher(s)
Ing. Jan Górecki, Ph.D. (lecturer)
Guaranteed by
Ing. Jan Górecki, Ph.D.
Department of Informatics and Mathematics – School of Business Administration in Karvina
Contact Person: Ing. Jan Górecki, Ph.D.
Timetable
Fri 30. 9. 8:05–9:40 B101, Fri 4. 11. 8:05–9:40 B101, Fri 2. 12. 8:05–9:40 B101
Prerequisites (in Czech)
FAKULTA(OPF) && TYP_STUDIA(N) && FORMA(K)
Course Enrolment Limitations
The course is only offered to the students of the study fields the course is directly associated with.

The capacity limit for the course is 15 student(s).
Current registration and enrolment status: enrolled: 0/15, only registered: 0/15
fields of study / plans the course is directly associated with
Syllabus (in Czech)
  • 1. Proces dolování dat
    Dolování dat, úlohy dolování dat, metodiky pro dolování dat.
    2. Statistika v kontextu dolování dat
    Kontingenční tabulky, regresní analýza, diskriminační analýza, shluková analýza.
    3. Strojové učení
    Základní pojmy, principy strojového učení, typy strojového učení, formy strojového učení, trénovací data, atributy, chybová funkce.
    4. Metody dolování dat
    Rozhodovací stromy, Rozhodovací pravidla, Neuronové sítě, Genetické algoritmy, bayesovské metody, metody založené na analogii.
    5. Evaluace modelů
    Kritéria, deskriptivní úlohy, klasifikační úlohy, vizualizace modelů, vizualizace klasifikací, porovnávání modelů, volba nejvhodnějšího algoritmu, kombinování modelů.
    6. Předzpracování dat
    Příprava dat, strukturovaná data, více vzájemně propojených tabulek, odvozené atributy, příliš mnoho objektů, příliš mnoho atributů, numerické atributy, kategoriální atributy, chybějící hodnoty.
Literature
    required literature
  • BERKA, P. a J. GÓRECKI. Dolování dat. Skripta SU OPF, Karviná, 2017. info
  • BERKA, P. Dobývání znalostí z databází. Academia, Praha, 2003. ISBN 80-200-1062-9. info
    recommended literature
  • MURPHY, K. P. Machine learning: A probabilistic perspective. London, England: The MIT Press, 2012. ISBN 978-0-262-01802-9. info
    not specified
  • FRIEDMAN, J., T. HASTIE a R. TIBSHIRANI., 2013. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd Edition. Springer. ISBN 978-0387848570.
Language of instruction
Czech
Further comments (probably available only in Czech)
Study Materials
The course can also be completed outside the examination period.
Information on the extent and intensity of the course: Přednáška 16 HOD/SEM.
The course is also listed under the following terms Winter 2018, Winter 2019, Winter 2020, Winter 2021, Winter 2023, Winter 2024.
  • Enrolment Statistics (Winter 2022, recent)
  • Permalink: https://is.slu.cz/course/opf/zima2022/INMNKDOD