Технології інтелектуального аналізу даних

Для вибору у 2016-2017 навчальному році

У курсі на науковому рівні розглянуто математичні основи інтелектуального аналізу даних, сфери застосування, задачі, методи та алгоритми інтелектуального аналізу інформації. Значне місце в курсі відведено  сучасним методам інтелектуального аналізу даних в Web та інструментально-програмним засобам для вирішення задач Data Mining.

Мета курсу

розширення/поглиблення вибіркової фахової компетентності

Програмні результати навчання

- Випускники здобудуть фундаментальні знання та розуміння, що належать до актуальних напрямів наукових досліджень в інформатиці, таких як прикладна математика та інформатика, соціальна статистика, методологія і методи наукових досліджень. Масштаб цих знань буде достатнім, щоб успішно стажуватися в одній із наукових груп. - Випускники матимуть достатні наукові знання і навички з технологій інтелектуального аналізу даних, щоб успішно проводити наукові дослідження під наглядом наставника. - Випускники будуть здатні розв’язувати задачі очищення та трансформації даних, класифікації та кластеризації на основі введення первинних даних, асоціації та регресії для супермаркету та ін. за допомогою аналітичної платформи Deductor, досліджуючи отримані результати в контексті існуючих теорій, робити відповідні висновки, враховуючи ступінь невизначеності. - Випускники матимуть достатні наукові навички в галузі технологій інтелектуального аналізу даних для того, щоб успішно проводити наукові дослідження під наглядом наставника. - Випускники будуть достатньо обізнаними із різними теоріями в галузі інтелектуального аналізу даних, що дозволить їм критично аналізувати публікації на цю тему.

Автори курсу

Анатолій Ясонович Гладун

Викладачі

Олександр Володимирович Бушма

Період навчання

1-й рік

Розподіл

Курс / рік навчання V VI
Семестр 9 10 11 12
Розподіл кредитів (4) 0 4 0 0 0 0