Adminisztratív információk
| Cím | Az adatelemzés folyamata |
| Időtartam | 45 |
| Modul | A |
| Lecke típusa | Előadás |
| Fókusz | Praktikus – AI modellezés |
| Téma | Adatbányászat, adatelemzés |
Kulcsszó
Adatbányászat,Információs Bányászat, CRISP-DM,IEEE 70xx,
Tanulási célok
- Az adatelemzési folyamat ismeretének bizonyítása
- A módszerek és szabványok közötti különbségek megértése
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
- Az előadás diai
Választható diákok számára
- Az IEEE 70xx bármely forrása és rövid kivonata
Referenciák és háttér a diákok számára
- N/A
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Lefedendő témák
- Bevezetés arról, hogy mi az adat
- Miért fontosak az adatok (1 perc)
- Adatok, információk, tudás (1 perc)
- Az adatok lehetséges meghatározása (1 perc)
- Kvantitatív vs kvalitatív adatok (1 perc)
- Kvantitatív vs kvalitatív elemzés (1 perc)
- Az adatelemzés fázisa
- Adatelemzési folyamat (5 perc)
- A kérdés meghatározása (2 perc)
- Adatok gyűjtése és kinyerése (2 perc)
- Az adatok tisztítása és átalakítása (2 perc)
- Adatok elemzése (2 perc)
- Ossza meg az eredményeket (2 perc)
- Az adatbányászat legújabb trendjei
- Adatbányászat és gyakori felhasználások (1 perc)
- Adatbányászat és gépi tanulás (1 perc)
- Adatok és minták (1 perc)
- Adatbányászati technikák (1 perc)
- Adatbányászat Legutóbbi alkalmazások (1 perc)
- Crisp-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) módszertan (1 perc)
- Crisp-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) módszertan
- Bevezetés (2 perc)
- Üzleti megértés (1 perc)
- Adatértelmezés (1 perc)
- Adatkészítés (1 perc)
- Modellezés (1 perc)
- Értékelés (1 perc)
- Telepítés (1 perc)
- A CRISP-DM agilis vagy vízesés? (2 perc)
- Az IEEE 70xx szabvány
- IEEE Standard Model Process for Addressing Etikai
- Problémák a rendszertervezés során (10 perc)
Időbeosztás
| Időtartam (perc) | Leírás | Fogalmak | Tevékenység |
|---|---|---|---|
| 5 | Bevezetés az adatokba | Adatok, Információk, Tudás, Kvantitatív vs kvalitatív adatok, Kvantitatív vs kvalitatív elemzés |
Előadás |
| 15 | Az adatelemzés szakaszai (pl. kitermelés, feltárás, vizualizáció) | Többlépcsős adatelemzési folyamat, adatgyűjtés, Extrakció, Feltárás, Tisztítás, Elemzés, Vizualizáció, eredmények megosztása |
Előadás |
| 5 | Az adatbányászat legújabb tendenciái | Adatbányászat modern alkalmazások | Előadás |
| 10 | Crisp-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) módszertan | Ropogós-DM fázisok, Üzleti megértés, Adatmegértés, modellezés, értékelés, telepítés |
Előadás |
| 10 | Az IEEE 70xx szabvány | Etikai kérdések, rendszertervezés | Előadás |
Visszaigazolások
Használt források
- Kutatási dokumentumok
- Néhány cég műszaki papírjai
- Referencia-kézikönyvek
- IBM CRISP-DM
- IEEE 70xx
- Online oktatóanyagok és cikkek (pl. KDNuggets, g2.com, Forbes, Data Science Process Alliance stb.)
- Egyéb referenciakönyvek
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.