Data Mining


Data Mining

Studiegidsnummer
5072DAMI6Y
Admin. code
OWII
Studielast
6
Ingangseis
Programmeren in Java; Statistiek; Databases
Studiejaar
Jaar 2 en 3
Periode(n)
Semester 1 blok 2Zie ook
Onderwijsinstituut
College of Science domein Informatiewetenschappen
Docent(en)
dr. C. Monz (coördinator)
Onderdeel van

Leerdoelen

Kennismaking en vertrouwd raken met elementaire datamining-principes en -methoden. Het kunnen toepassen van datamining-methoden in eenvoudige scenario's.

Inhoud

Voor steeds meer aspecten van het maatschappijlijk leven speelt het automatisch verzamelen van data een grote rol. Te denken valt aan het koopgedrag van klanten in de supermarkt, transacties bij banken, en het klikgedrag op web sites, maar ook medische en biologische toepassingen. Wat doen we met de verzamelde data? Hoe extraheren we bruikbare kennis uit grote verzamelingen data? Datamining is het vak dat zich met deze analyse bezighoudt. Onderwerpen als machine learning, databases, en statistiek spelen hierin een grote rol. Onderwerpen die in de cursus aan bod komen zijn:

  • Het datamining-process
  • Beslissingsbomen
  • Classificatiebomen
  • Clustering
  • Regelinductie
  • Evaluatie

Aanmelden

Opgave via https://www.sis.uva.nl tot 4 weken voor aanvang van het semester is verplicht. Studenten scheikunde cohort 2012-13 worden automatisch ingeschreven voor dit vak.

Onderwijsvorm

Hoorcollege, werkcollege en practicum.

Studiemateriaal

Als literatuur worden inleidingsartikelen gebruikt en aan het begin van het college bekent gemaakt.

Toetsvorm

Tentamen (40%), inleveropdrachten (20%), en practicumopdrachten (40%).



Leerdoelen

Kennismaking en vertrouwd raken met elementaire datamining-principes en -methoden. Het kunnen toepassen van datamining-methoden in eenvoudige scenario's.

Inhoud

Voor steeds meer aspecten van het maatschappijlijk leven speelt het automatisch verzamelen van data een grote rol. Te denken valt aan het koopgedrag van klanten in de supermarkt, transacties bij banken, en het klikgedrag op web sites, maar ook medische en biologische toepassingen. Wat doen we met de verzamelde data? Hoe extraheren we bruikbare kennis uit grote verzamelingen data? Datamining is het vak dat zich met deze analyse bezighoudt. Onderwerpen als machine learning, databases, en statistiek spelen hierin een grote rol. Onderwerpen die in de cursus aan bod komen zijn:
  • Het datamining-process 
  • Beslissingsbomen 
  • Classificatiebomen 
  • Clustering 
  • Regelinductie 
  • Evaluatie
Comments