Інтелектуальний аналіз даних

• Форум Зворотній зв'язок
• Глосарій Глосарій курсу

Тема 1. Основні поняття та визначення інтелектуального аналізу даних. Типи даних для роботи в Data Mining

• Тест Тест 1
• Завдання Практична робота №1. КОРЕЛЯЦІЙНО-РЕГРЕСІЙНИЙ АНАЛІЗ ВЗАЄМО3В’ЯЗКУ ДОСЛІДЖУВАНИХ ВЕЛИЧИН

Тема 2«Методи інтелектуального аналізу даних»

• Тест Тестування по лекції 2
• Завдання Практична робота №2. Модель лінійного регресійного аналізу WEKA

Тема 3. Задачі інтелектуального аналізу даних

• Тест Тестування по лекції 3
• Завдання Практична робота 3. WEKA: Класифікація і кластеризація

Тема 4. Задачі Data Mining. Прогнозування й візуалізація. Методи візуалізації

• Завдання Практична робота 4. WEKA. Метод найближчих сусідів.

Тема 5. Методи класифікації й прогнозування. Дерева рішень

• Тест Тестування по лекції 5
• Завдання Практична робота 5. Jupyter_Notebook

Тема 6. Еволюційні технології та генетичні алгоритми.

• Завдання Практична робота №6. БІБЛІОТЕКА PANDAS
• Тест Тестування по лекції 6

Тема 7. Нечіткі методи інтелектуального аналізу даних.

• Завдання Практична робота №7. НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ В KERAS
• Тест Тестування по лекції 7

Тема 8. Класичні технології інтелектуального аналізу даних.

• Тест Тестування по лекції 8
• Завдання Практична робота №8. ОПТИМІЗАЦІЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Іспит

• Тест І етап - Теоретична частина
• Тест ІІ етап - Практична частина (ЗАО)
• Завдання Результати виконання практичного завдання

Оцінювання курсу

• Зворотній зв’язок Оцінка якості навчання (лекції)
• Зворотній зв’язок Оцінка якості навчання (семінарські)