Data mining

Předmět seznamuje studenty s principy, procesy a hlavními metodami data miningu, včetně přípravy dat, asociační analýzy, klasifikace, shlukování, detekce odlehlých hodnot a dolování (vytěžování) textu. Důraz je kladen na volbu a aplikaci vhodných analytických postupů, interpretaci výsledků a využití softwarových nástrojů při řešení praktických úloh.
Odborné znalosti
• Student vysvětlí a kriticky posoudí základní principy, terminologii a specifika data miningu a jeho vztah k dalším vědním disciplínám;
• Student charakterizuje a porovná typy dat, způsoby jejich reprezentace a hlavní fáze dolování znalostí z dat včetně předzpracování, čištění a interpretace výsledků;
• Student rozliší a zhodnotí principy přímého a nepřímého data miningu a vysvětlí podstatu klasifikačních, shlukovacích, asociačních, síťových a text-miningových metod, včetně využití výpočtové inteligence.
Odborné dovednosti
• Student analyzuje charakter dat a požadavky konkrétní úlohy a zvolí, zdůvodní a aplikuje vhodný postup data miningu;
• Student navrhne a realizuje postup zpracování dat od jejich přípravy přes volbu metody až po interpretaci získaných výsledků;
• Student porovná a vyhodnotí výsledky klasických a flexibilních metod klasifikace a shlukování a posoudí jejich vhodnost pro řešení složitějších úloh;
• Student aplikuje a interpretuje vybrané metody asociační analýzy, rozhodovacích stromů, analýzy sítí, statistického a logického souhrnu dat, agregace názorů a text miningu.
Obecné způsobilosti
• Student samostatně a odpovědně rozhoduje o volbě analytického postupu v nových nebo měnících se podmínkách a své rozhodnutí odborně obhájí;
• Student kriticky vyhodnotí kvalitu, omezení a vypovídací schopnost výsledků data miningu a formuluje závěry odpovídající řešenému problému;
• Student integruje poznatky z logického, statistického a výpočetně-inteligentního přístupu k datům a srozumitelně prezentuje a zdůvodní navržené řešení.