R275: Истраживање података 2
јесењи семестар школске 2023/2024. године
Кратак садржај курса
- Откривање и уклањање аномалија и елемената ван граница
- Напредне технике редукције података
- Напредне методе класификације података са применом на различите врсте и типове података.
- Напредне методе кластер анализе са применом на различите врсте и типове података.
- Посебно ће бити обрађени алгоритми за класификацију и кластеровање који омогућују ефикасан рад са
- високодимензионим подацима
- великим подацима
- подацима из потока
- Технике за представљање и анализу резултата
- Истраживање временских серија
- Откривање секвенци и образаца
Распоред наставе
- Предавања: Понедељак, 11-13, сала 704, зграда на Студентском тргу
- Вежбе: Уторак, 10-13, сала БИМ, зграда на Студентском тргу
Наставник и асистент
Наставник: Ненад Митић
Асистент:
Консултације
- Понедељак 10-11, кабинет 717, зграда на Студентском тргу
- Уторак 8.30-9.00 и 12.00-12.30, сала 224, зграда у улуци Светог Николе
Литература
- Charu C. Aggarwal: Data Classification: Algorithms and Applications, CRC Press, 2015.
- Charu C. Aggarwal, Chandan K. Reddy (eds): Data Clustering - Algorithms and Applications, CRC Press, 2014.
- Salvador García, Julián Luengo, Francisco Herrera: Data Preprocessing in Data Mining, Springer 2015
- Mehmed Kantardzic: Data mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, 3rd. ed., John Wiley & Sons 2020
- Taeho Jo: Data Mining: Concepts, Implementation, and Big Data Challenge, Springer 2019
- Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Vipin Kumar: Introduction to Data Mining, 2nd ed, Pearson Education, 2019.
- Друга корисна литература (биће додата по потреби)
Начин полагања испита
- Предиспитне обавезе
- Завршни испит