Număr de credite: 7
Cod: AMR1130
Predare: curs: 2h, seminar: 1h
Limba de predare:
Tip: curs principal, semestrul 1, Masteratul Managementul Strategic al Resurselor Umane
Lectures
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
Seminars
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.
Comșa, M. 2022. Data mining pentru științele sociale. Volumul 1: Pregătirea datelor în RapidMiner Studio Cluj-Napoca: Presa Universitară Clujeană, ISBN 978-606-37-1497-9, 290 pag.
100% exam
Obiectivul general al disciplinei: Cursul urmăreşte să prezinte la un nivel introductiv principalele practici, instrumente şi tehnici specifice domeniului data mining.
Obiectivele 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.
Acest curs se studiază în următoarele programe:
B-dul 21 Dec. 1989 Nr. 128, Cluj-Napoca 400604
+ 40-264-42.46.74
+ 40-264-41.99.58
+ 40-264-42.46.74