Технології інтелектуального аналізу даних

Курс відхилено: 1. Мета курсу не відповідає навчальному плану спеціальності 122 КН тому, що освітня програма "Соціальна інформатика" не є додатковою вибірковою... 2. Визначені Вами програмні результати навчання студента з дисципліни не корелюються зі змістом цієї дисципліни. У результат навчання закладений 100% результат складання цієї дисципліни, бо у Вас, мова йде про випускників. Пропишіть конкретні результати що будуть перевірятись, в червні цього року, по закінченню вивчення цієї дисципліни. Відредагуйте та збережіть курс для повторної перевірки.

Для вибору у 2017-2018 навчальному році

Всього годин: 120

У курсі на науковому рівні розглянуто математичні основи інтелектуального аналізу даних, сфери застосування, сучасні задачі, методи та алгоритми інтелектуального аналізу інформації для виявлення в "сирих" даних раніше невідомих. Нетривіальних і практично корисних закономірностей. Значне місце в курсі відведено  сучасним методам інтелектуального аналізу даних в Web, Text Mining, Opinion Mining та інструментально-програмним засобам для вирішення задач Data Mining.

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

Гладун Анатолій Ясонович

Підрозділ

Кафедра комп`ютерних наук і математики,
Факультет інформаційних технологій та управління

Викладачі

Бушма Олександр Володимирович

Період навчання

1-й рік

Розподіл

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

Кількість учасників

Одиниця Студенти Групи Підгрупи
Мінімальна кількість 6 1 0
Максимальна кількість 6 1 0