Data Mining
Чубукова И.А.
Надіслав: Кравцов Геннадий (1 лютого 2017р.)
Анотація
Курс знакомит студентов с технологией Data Mining (BigData), подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.
1. Data Mining (лекции)
1. Что такое Data Mining?
2. Данные
3. Методы и стадии Data Mining
4. Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация
5. Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация
6. Сферы применения Data Mining
7. Основы анализа данных
8. Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений
9. Методы классификации и прогнозирования. Метод опорных векторов. Метод "ближайшего соседа"
10. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети
11. Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена
12. Методы кластерного анализа. Иерархические методы
13. Методы кластерного анализа. Итеративные методы
14. Методы поиска ассоциативных правил
15. Способы визуального представления данных. Методы визуализации
16. Комплексный подход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР
17. Процесс Data Mining. Начальные этапы
18. Процесс Data Mining. Очистка данных
19. Процесс Data Mining. Построение и использование модели
20. Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining
21. Рынок инструментов Data Mining
22. Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner
23. Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst
24. Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner
25. Инструменты Oracle Data Mining и Deductor
26. Инструмент KXEN
27. Data Mining консалтинг
 
http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/info
http://www.intuit.ru/studies/courses/2312/612/info
 
 
2. Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server
Автор: Сергей Нестеров (http://www.intuit.ru/intuituser/userpage/s_a_nesterov)
Лекции
Лекции по курсу "Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server"

http://www.intuit.ru/studies/courses/2312/612/info

В формате pdf: 

Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server (лекции).zip

Лабораторные работы
Лабораторные работы по курсу "Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server"

http://www.intuit.ru/studies/courses/2312/612/info

В формате pdf:  

Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server (лаб).zip

Данные: 

Введение в Data Mining.xlsx

Аттестация по лабораторным работам
Группа 131м  

Группа 141м  

141м_2020-21_Модули 1-2.pdf

Самостійна робота
Самостіна робота з курсу "Інтелектуальний аналіз даних засобами MS SQL Server"

У форматі pdf:  

Самостійна робота з Інтелектуального аналізу даних.zip

Ситник В.Ф. Системи підтримки прийняття рішень: Навчальний посібник
Автор Ситник В.Ф.

Системи підтримки прийняття рішень: Навч. посіб. — К.: КНЕУ, 2004. — 614 с.

СППР-Ситник-КНЕУ-2004.zip

Куперштейн Л.М. Методичні вказівки до проведення практичних занять
Методичні вказівки до проведення практичних занять з курсу «Системи підтримки прийняття рішень»

Куперштейн_Мет_практ_роб_СППР.pdf

3. Анализ банков данных. Обработка данных OLAP. Интеллектуальный анализ данных
Автор: Пономарев Алексей Анатольевич

© Томский политехнический университет, 2013

Методические указания к выполнению лабораторных работ
https://studygur.ru/doc/381915/analiz-bankov-dannyh---portal-tpu

В формате pdf: 

Пономарев_Analiz_BD_laboratoryGuide.pdf

Модулі
141м Data Mining 2020-21 Модули 1-2:

141м_2020-21_Модули 1-2.pdf

 

Робоча програма (Syllabus)
Інтелектуальний аналіз даних в економіці та фінансах_2019-20: 

Інтелектуальний аналіз даних в економіці та фінансах_2019-20_РП - 161м.pdf

Syllabus Інтелектуальний аналіз даних (Спеціальність 121 Інженерія програмного забезпечення)

Силабус Інтелектуальний аналіз даних_2020-21_Кравцов.pdf

Силабус Інтелектуальний аналіз даних_2022-23_Кравцов.pdf

Робоча прогорама Основи Big Data:

Основи Big Data_2019-20_РП.pdf

Силабус Основи Big Data_2022-23_Кравцов.pdf

Томас Ерл, Вадід Хаттак і Пол Булер. Основи Big Data: поняття, драйвери та методи
Зміст:
Частина I: ОСНОВИ ВЕЛИКИХ ДАНИХ
Глава 1. Розуміння великих даних
Глава 2. Бізнес мотивація і стимули для переходу до обробки великих даних
Глава 3. Перехід до великих даних і питання планування
Глава 4. Business Intelligence для великих даних
Частина II: ЗБЕРІГАННЯ ТА АНАЛІЗ ВЕЛИКИХ ДАНИХ
Глава 5. Концепції зберігання великих даних
Глава 6. Концепції обробки великих даних
Глава 7. Технології зберігання великих даних
Глава 8. Методи аналізу великих даних
 
Обговорення
Обговорити (0 коментарів)

Авторизація:

Реєстрація / Забули пароль?
Публікація
Назва:
Data Mining
(Книга)
Дата изменения:
27 січня 2023р., 5:22 PM
Оцінка:
Всього оцінок: 0

Оцінювати публікації можуть тільки зареєстровані користувачі

Просмотров: 9011

Опитування Чи брали Ви участь в дистанційному навчанні?
Мені це нецікаво 51
Ні, але хочу спробувати 155
Так, в ролі тьютора (студента) 178
Всього голосів: 384
Результати...
Зареєструйтесь, щоб голосувати
Всі закладки...