Detail předmětu
Získávání znalostí z databází
FIT-ZZNAk. rok: 2019/2020
Základní pojmy související se získáváním znalostí z databází, vztah získávání znalostí a dolování dat. Zdroje dat pro získávání znalostí. Podstata a techniky předzpracování dat pro dolování. Systémy pro získávání znalostí, dotazovací jazyky pro dolování. Techniky dolování různých typů znalostí - asociační pravidla, klasifikace a predikce, shlukování. Dolování v netradičních datech - proudech dat, časových řadách a posloupnostech, grafech, prostorových a časoprostorových datech, multimediálních datech. Dolování v textu a na webu. Vypracování projektu využitím dostupného nástroje pro dolování v datech.
Jazyk výuky
Počet kreditů
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Výsledky učení předmětu
- Studenti získají dostatečně široký a přitom i dostatečně do hloubky jdoucí přehled v oblasti získávání znalostí z databází.
- Jsou schopni nástroje pro získávání znalostí používat i vytvářet.
- Student se naučí odborné terminologii v českém i anglickém jazyce.
- Student získá zkušenost s řešením projektů v malém týmu.
- Student se zdokonalí v prezentaci a obhajobě výsledků projektu.
Prerekvizity
- Znalost základů pravděpodobnosti a statistiky.
- Znalost databázových technologií na úrovni bakalářského předmětu.
Způsob a kritéria hodnocení
Podmínky zápočtu:
Udělení zápočtu je podmíněno vypracováním projektu, jeho obhajobou v předepsaných termínech a ziskem minimálně 24 bodů za bodované aktivity v průběhu semestru.
Učební cíle
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky
Základní literatura
Doporučená literatura
Zařazení předmětu ve studijních plánech
- Program IT-MGR-2 magisterský navazující
obor MMI , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
obor MBI , 2 ročník, zimní semestr, povinný
obor MSK , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
obor MMM , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
obor MBS , 0 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
obor MPV , 0 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
obor MIS , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
obor MIN , 2 ročník, zimní semestr, povinný
obor MGM , 2 ročník, zimní semestr, volitelný - Program MITAI magisterský navazující
specializace NBIO , 0 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NISD , 2 ročník, zimní semestr, povinný
specializace NSEN , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NVIZ , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NGRI , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NSEC , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NCPS , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NHPC , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NNET , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NMAL , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NVER , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NIDE , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NEMB , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NSPE , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NADE , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NMAT , 0 ročník, zimní semestr, volitelný
specializace NISY , 0 ročník, zimní semestr, povinný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
Vyučující / Lektor
Osnova
- Úvod - motivace, základní pojmy, typy zdrojů dat a získávaných znalostí, metodologie.
- Předzpracování dat v procesu získávání znalostí - charakteristiky dat.
- Předzpracování dat v procesu získávání znalostí - metody předzpracování.
- Datové sklady a technologie OLAP pro získávání znalostí z databází.
- Dolování frekventovaných vzorů a asociací - základní pojmy, efektivní a škálovatelné metody hledání frekventovaných množin.
- Víceúrovňová asociační pravidla, asociační a korelační analýza, omezená asociační pravidla.
- Klasifikace a predikce - základní pojmy, rozhodovací strom, bayesovská klasifikace, klasifikace založená na pravidlech.
- Klasifikace s využitím neuronových sítí, SVM klasifikátor, další metody klasifikace, predikce.
- Shluková analýza - základní pojmy, typy dat při shlukování, metody založené na rozčleňování, hierarchické metody.
- Další metody shlukování. Dolování v biologických datech.
- Úvod do dolování v proudech dat, časových řadách a posloupnostech.
- Úvod do dolování v grafech, časoprostorových datech, datech pohybujících se objektů a multimediálních datech.
- Dolování textu a na webu.
Projekt
Vyučující / Lektor
Osnova
- Vypracování projektu v prostředí dostupného nástroje pro získávání znalostí z databází.