Uvod v odkrivanje znanj iz podatkov

Visokošolski učitelji: Zupan Blaž
Število kreditnih točk: 6
Semester izvajanja: zimski
Kodo predmeta: 63251



Opis predmeta

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti:

  • Opravljanje študijskih obveznosti je opredeljeno v Študijskih pravilih FRI.

Vsebina:

Predmet bo v teoriji in na praktičnih primerih obravnaval sledeče vsebine:

  • Kaj je poslovna inteligenca? Predstavitev področja skozi pregled značilnih aplikacij. Vloga tehnologij in pristopov poslovne inteligence v informacijskih sistemih in elektronskem poslovanju. Tehnologije znanja.
  • Računalniško podprto odločanje. Predstavitev in zajemanje znanja. Odločitveni modeli. Obravnavanje nepopolnih in negotovih odločitvenih podatkov. Razlaga in analiza odločitev.
  • Metode in tehnike za računalniško podporo odločanje v skupinah.
  • Uvod v tehnike odkrivanja znanj iz večdimenzionalnih podatkov. Vloga podatkovnih skladišč in predobdelave podatkov. Uvod v tehnike strojne gradnje modelov odločanja in napovednih modelov.
  • Vizualizacija podatkov in modelov.
  • Razvrščanje v skupine.
  • Tehnike poslovne inteligence na spletu. rangiranje spletnih strani. Analiza podatkov iz družabnih mrež.
  • Priporočilni sistemi.
  • Orodja in razvoj sistemov poslovne inteligence. Integracija v informacijskih sistemih. Snovanje uporabniških vmesnikov za pomoč pri odločanju.
  • Psihosociološki in etični vidiki poslovne inteligence.

Cilji in kompetence:

Cilj predmeta je spoznati metodološke osnove inteligentnih sistemov, ki so bili razviti na področju računalništva. Študente bomo naučili v praksi prepoznati njihove možne aplikacije ter tekom predmeta v okviru laboratorijskega dela naučeno znanje uporabiti na praktičnih primerih. Še posebej podrobno si bomo ogledali tehnike razvrščanja v skupine, priporočilnih sistemov, iskanja vzorcev v podatkih, gradnje napovednih modelov iz strukturiranih in tekstovnih zapisov in tehnike gradnje odločitvenih modelov.

Predvideni študijski rezultati:

  • Znanje in razumevanje: Poznavanje metod, tehnik in orodij poslovne inteligence.
  • Uporaba: Uporaba tehnik poslovne inteligence v informacijski sistemih in spletnih okoljih.
  • Refleksija: Sposobnost prepoznavanja priložnosti in niš, kjer lahko s tehnikami poslovne inteligence pridobimo konkurenčno prednost. Razumevanje primernosti teoretičnih pristopov s področja inteligentnih sistemov za reševanje praktičnih primerov v poslovnem okolju.
  • Prenosljive spretnosti
  • predmet: Veščine skriptnega programiranja. Odkrivanje znanj iz podatkov. Kognitivni aspekti odločanja.

Metode poučevanja in učenja:

  • Predavanja s podporo avdio-vizualne opreme, laboratorijske vaje v računalniški učilnici z osnovno računalniško opremo.
  • Delo posamezno in v skupinah. Velik poudarek na praktičnem delu in reševanju problemov.





Gradiva

  1. Tan, P.-N., Steinbach, M., and Kumar, V. (2006) Introduction to Data Mining, Pearson Education.
  2. Segaran, T. (2007) Programming Collective Intelligence, O'Reilly.
  3. Dokumentacija prosto dostopnih programov za podatkovno analitiko (Orange, na strani http://orange.biolab.si, scikit-learn na strani http://scikit-learn.org in numpy na strani http://www.numpy.org).



Študiji na katerih se predmet izvaja

  • 3 letnik - 1. stopnja - Multimedija