Haldusteave
| Ametinimetus | Andmeanalüüsi protsess |
| Kestus | 45 |
| Moodul | A |
| Õppetunni liik | Loeng |
| Keskendumine | Praktiline – tehisintellekti modelleerimine |
| Teema | Andmete kaevandamine, andmete analüüs |
Võtmesõnad
Andmete kaevandamine, teabekaevandamine, CRISP-DM,IEEE 70xx,
Õpieesmärgid
- Olema võimeline tõendama andmete analüüsiprotsessi tundmist
- Mõista erinevusi meetodite ja standardite vahel
Eeldatav ettevalmistamine
Õppeüritused, mis tuleb lõpetada enne
Kohustuslik õpilastele
- Loengu slaidid
Valikuline õpilastele
- IEEE 70xx mis tahes allikas ja lühiväljavõte
Viited ja taust õpilastele
- EI KOHALDATA
Õppematerjalid
Juhised õpetajatele
Käsitletavad teemad
- Sissejuhatus selle kohta, mis on andmed
- Miks andmed on olulised (1 min)
- Andmed, teave, teadmised (1 min)
- Andmete võimalik määratlus (1 min)
- Kvantitatiivsed vs kvalitatiivsed andmed (1 min)
- Kvantitatiivne vs kvalitatiivne analüüs (1 min)
- Andmeanalüüsi etapp
- Andmeanalüüsi protsess (5 min)
- Küsimuse määratlemine (2 minutit)
- Andmete kogumine ja väljavõtmine (2 min)
- Andmete puhastamine ja ümberkujundamine (2 min)
- Andmete analüüsimine (2 min)
- Jagage tulemusi (2 minutit)
- Andmekaevandamise hiljutised suundumused
- Andmete kaevandamine ja tavakasutus (1 min)
- Andmete kaevandamine ja masinõpe (1 min)
- Andmed ja mustrid (1 min)
- Andmekaevandamise tehnikad (1 min)
- Andmete kaevandamine Viimased rakendused (1 min)
- Karge-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) metoodika (1 min)
- Karge-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) metoodika
- Sissejuhatus (2 min)
- Äri mõistmine (1 min)
- Andmete mõistmine (1 min)
- Andmete ettevalmistamine (1 min)
- Modelleerimine (1 min)
- Hindamine (1 min)
- Kasutamine (1 min)
- Kas CRISP-DM Agile või Waterfall? (2 min)
- IEEE 70xx standard
- IEEE standardmudeli protsess eetikaga tegelemiseks
- Probleemid süsteemi projekteerimisel (10 minutit)
Ajakava
| Kestus (min) | Kirjeldus | Mõisted | Tegevus |
|---|---|---|---|
| 5 | Sissejuhatus selle kohta, millised andmed on | Andmed, teave, teadmised, Kvantitatiivsed vs kvalitatiivsed andmed, Kvantitatiivne vs kvalitatiivne analüüs |
Loeng |
| 15 | Andmeanalüüsi etapid (nt kaevandamine, uurimine, visualiseerimine) | Mitmeastmeline andmeanalüüs, kogumine, Ekstraheerimine, uurimine, puhastamine, analüüs, Visualiseerimine, tulemuste jagamine |
Loeng |
| 5 | Andmekaeve hiljutised suundumused | Andmekaevandamise kaasaegsed rakendused | Loeng |
| 10 | Karge-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) metoodika (Cross Industry Standard Process for Data Mining) | Karge-DM faasid, ärialane mõistmine, Andmete mõistmine, modelleerimine, hindamine, kasutuselevõtt |
Loeng |
| 10 | IEEE 70xx standard | Eetilisi küsimusi, süsteemi disain | Loeng |
Tunnustused
Kasutatud allikad
- Uurimistööd
- Mõnede ettevõtete tehnilised dokumendid
- Käsiraamatud
- IBM KARGE-DM
- IEEE 70xx
- Veebipõhised õpetused ja artiklid (nt KDNuggets, g2.com, Forbes, Data Science Process Alliance jne)
- Muud teatmikud
Inimkeskse tehisintellekti magistriprogrammi kaasfinantseeris Euroopa Liidu Ühendamise Rahastu toetusega CEF-TC-2020–1 „Digioskused 2020“-EU-IA-0068.