Rudarenje podataka

Cilj i ishod predmeta

Sticanje teoretskih znanja i praktičnih veština u oblasti rudarenja podataka Student razume osnovne koncepte, principe i metode rudarenja podataka i ume da primeni različite tehnike implementacije rudarenja podataka u rešavanju realnih problema.

Teorijska nastava

Pojam rudarenja podataka i oblasti primene. Veza sa ostalim oblastima računarskih nauka – mašinsko učenje, baze podataka, analitika podataka, statistika. Faze u projektu rudarenja podataka. Priprema podataka – čišćenje, transformacija, redukcija, diskretizacija i generisanje hijerarhije koncepata. Predstavljanje znanja. Analiza orijentisana ka atributima. Algoritmi rudarenja podataka – pravila asocijacije, klasifikacija, predikcija. Klasterovanje. Napredne tehnike rudarenja podataka – rudarenje teksta, Bajesov pristup klasifikaciji teksta. Rudarenje na vebu – klasifikacija veb stranica, ekstrakcija znanja iz veb stranica.

Praktična nastava

Ilustracija prepreme podataka za obradu na izabranom realnom skupu podataka u specijalizovanom razvojnom okruženju za rudarenje podataka. Prikaz postupka filtriranja podataka, transformacije i diskretizacije. Prikaz vizuelizacije podataka u izabranom razvojnom okruženju. Vežba primene statističkih izračunavanja nad izabranim skupom podataka. Ilustrativni primeri korišćenja pravila asocijacije. Prikaz reprezentativnih primera tehnika rudarenja podataka: klasifikacije (stablo odlučivanja), predikcije i klasterovanja. Testiranje izabranih tehnika. Izrada projekta sa primenom različitih tehnika rudarenja podataka na realnim podatacima i izvlačenje što preciznijeg modela podataka.