Administrativne informacije
| Naslov | Postupak analize podataka |
| Trajanje | 45 |
| Modul | A |
| Vrsta lekcija | Predavanje |
| Fokus | Praktično – modeliranje umjetne inteligencije |
| Tema | Rudarenje podataka, analiza podataka |
Ključne riječi
Rudarenje podataka, rudarenje informacija, CRISP-DM,IEEE 70xx,
Ciljevi učenja
- Kako bi se moglo dokazati znanje o postupku analize podataka
- Razumijevanje razlika između metodologija i standarda
Očekivana priprema
Edukativni događaji koji će biti završeni prije
Obvezno za studente
- Slajdovi predavanja
Neobvezno za studente
- Svaki izvor i kratak izvadak IEEE 70xx
Preporuke i pozadina za studente
- NIJE PRIMJENJIVO
Nastavni materijali
Upute za učitelje
Teme koje treba obuhvatiti
- Uvod u to što su podaci
- Zašto su podaci važni (1 min)
- Podaci, informacije, znanje (1 min)
- Moguća definicija podataka (1 min)
- Kvantitativni vs Kvalitativni podaci (1 min)
- Kvantitativna i kvalitativna analiza (1 min)
- Faza analize podataka
- Proces analize podataka (5 min)
- Definiranje pitanja (2 min)
- Prikupljanje i vađenje podataka (2 min)
- Čišćenje i transformacija podataka (2 min)
- Analiza podataka (2 min)
- Podijelite rezultate (2 min)
- Najnoviji trendovi u rudarstvu podataka
- Rudarstvo podataka i zajednička uporaba (1 min)
- Rudarstvo i strojno učenje (1 min)
- Podaci i obrasci (1 min)
- Tehnike rudarenja podataka (1 min)
- Podaci Rudarstvo Nedavne aplikacije (1 min)
- CREsp-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) metodologija (1 min)
- CREsp-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) metodologija
- Uvod (2 min)
- Poslovno razumijevanje (1 min)
- Razumijevanje podataka (1 min)
- Priprema podataka (1 min)
- Modeliranje (1 min)
- Ocjena (1 min)
- Raspoređivanje (1 min)
- Je li CRISP-DM agil ili vodopad? (2 min)
- Standard IEEE 70xx
- IEEE standardni model procesa za rješavanje etičkih pitanja
- Zabrinutost tijekom projektiranja sustava (10 min)
Vremenski raspored
| Trajanje (min) | Opis | Koncepti | Aktivnost |
|---|---|---|---|
| 5 | Uvod u to što su podaci | Podaci, informacije, znanje, Kvantitativne vs kvalitativne podatke, Kvantitativna i kvalitativna analiza |
Predavanje |
| 15 | Faze analize podataka (npr. ekstrakcija, istraživanje, vizualizacija) | Višestupanjski postupak analize podataka, prikupljanje, Vađenje, istraživanje, čišćenje, analiza, Vizualizacija, dijeljenje rezultata |
Predavanje |
| 5 | Najnoviji trendovi u rudarenju podataka | Rudarenje podataka moderne aplikacije | Predavanje |
| 10 | CREsp-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) metodologija (Cross Industry Standard Process for Data Mining) | Crisp-DM faze, Razumijevanje poslovanja, Razumijevanje podataka, modeliranje, evaluacija, uvođenje |
Predavanje |
| 10 | Standard IEEE 70xx | Etička pitanja, dizajn sustava | Predavanje |
Priznanja
Korišteni izvori
- Istraživački radovi
- Tehnički dokumenti nekih tvrtki
- Referentni priručnici
- IBM CRISP-DM
- IEEE 70xx
- Online Tutoriali i članci (npr. KDNuggets, g2.com, Forbes, Savez za obradu podataka itd.)
- Ostale referentne knjige
Diplomski studij umjetne inteligencije usmjeren na čovjeka sufinanciran je Instrumentom za povezivanje Europe Europske unije u okviru bespovratnih sredstava CEF-TC-2020 – 1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.