S2: Tehnici de data mining pentru date complexe – opţional 2

InfoTitularTematicaBibliografieEvaluareObiective

Număr de credite: 8
Cod: AMR0154
Predare: curs 1h, lucrare practică 2h
Limba de predare: română
Tip: curs opţional, semestrul 2, Masteratul Cercetare Sociologică Avansată

Mircea Comşa
profesor universitar doctor
Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială
Universitatea Babeş-Bolyai

Curs

Why and What Is Data Mining? RapidMiner: Fundamental Terms
The Virtuous Cycle of Data Mining. RapidMiner: Design
Data Mining Methodology and Best Practices. RapidMiner: Analysis
Processes
Data Mining Applications in Marketing and CRM. RapidMiner:
Display
The Lure of Statistics: Data Mining Using Familiar Tools.
RapidMiner: Repository
Decision Trees
Artificial Neural Networks
Nearest Neighbor Approaches
Market Basket Analysis and Association Rules
Automatic Cluster Detection
Text Mining
More examples and practice & Project discussions
More examples and practice & Project discussions
More examples and practice & Project discussions

Seminar

Why and What Is Data Mining? RapidMiner: Fundamental Terms
The Virtuous Cycle of Data Mining. RapidMiner: Design
Data Mining Methodology and Best Practices. RapidMiner: Analysis
Processes
Data Mining Applications in Marketing and CRM. RapidMiner:
Display
The Lure of Statistics: Data Mining Using Familiar Tools.
RapidMiner: Repository
Decision Trees
Artificial Neural Networks
Nearest Neighbor Approaches
Market Basket Analysis and Association Rules
Automatic Cluster Detection
Text Mining
More examples and practice & Project discussions
More examples and practice & Project discussions
More examples and practice & Project discussions

Berry, M. J. şi Linoff, G. S. 2004/2011. Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer
Relationship Management. John Wiley & Sons.
RapidMiner User Manual. www.rapid-i.com.

 

CURS:

 

Metode de evaluare

  • 100% – proiect de cercetare

Criterii de evaluare:

  • proiect de evaluare

 

SEMINAR:

 

Metode de evaluare:

  • 100% – proiect de cercetare

Criterii de evaluare:

  • proiect de cercetare

Obiective generale

  • Cursul urmăreşte să prezinte la un nivel introductiv principalele practici, instrumente şi tehnici specifice domeniului data mining.

Obiective specifice

  • Să recunoască şi să descrie o situaţii şi probleme în care data mining poate fi utilizată.
  • Să identifice conceptele şi variabilele specifice unor domenii diferite şi în cadrul acestora a unor probleme specifice.
  • Să transpună problemele identificate în probleme practice / tehnice.
  • Să identifice tehnicile de data mining potrivite pentru rezolvarea problemelor practice şi să selecteze una dintre acestea.
  • Să identifice sursele de date necesare.
  • Să implementeze tehnica de data mining selectată folosind softul RapidMiner.
  • Să interpreteze rezultatele obţinute şi să le traducă în recomandări/soluţii relativ la problemele identificate anterior.