Data Mining
Чубукова И.А.
Надіслав: Кравцов Геннадий (1 лютого 2017р.)
Факультет комп'ютерних наук, фізики та математики :: Дисципліни кафедри інформатики, програмної інженерії та економічної кібернетики :: Новітні досягнення з програмування
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.
План
1. Data Mining (лекции)
2. Интеллектуальный анализ данных средствами MS SQL Server
         Лекции
         Лабораторные работы
                  Аттестация по лабораторным работам
3. Анализ банков данных. Обработка данных OLAP. Интеллектуальный анализ данных
         Методические указания к выполнению лабораторных работ
Модулі
Робоча програма
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
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  

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
161м Data Mining 2018-19 Модули 1-2:

161м_2018-19_Модули 1-2.pdf

Робоча програма
Новітні досягнення з програмування_2017-18: 

Новітні досягнення з програмування_2017-18_РП - 141м.pdf

Інтелектуальний аналіз даних в економіці та фінансах_2018-19: 

Інтелектуальний аналіз даних в економіці та фінансах_2018-19_РП - 161м.pdf