Poslednje vesti
Nema sadržaja
Silabus
Broj ESPB: 6
Cilj predmeta
Daju se tehnike analize podataka na osnovu kojih se može zaključiti šta se dešava u modelu. Razmatra se međusobna povezanost i preplitanje metoda statističke analize i metoda i tehnika otkrivanja znanja u bazama podataka.
Ishod predmeta
Osposobljenost za analizu podataka, analizu strukture podataka i izgradnju modela na toj bazi. Osposobljavanje za donošenje zaključaka na osnovu grafičke analize i vizuelizacije podataka.
Sadržaj predmeta
Teorijska nastava
P01: Klasifikacija metoda multivarijacione statističke analize. Vrste podataka i merne skale.
P02: Grafička analiza i vizuelizacije podataka.
P03: Multidimenzionalna analiza podataka.
P04: Vizuelizacija kompleksnih podataka i sadržaji kompleksnih baza podataka. Algoritmi za vizuelizaciju podataka.
P05: Pojam otkrivanje znanja u bazama podataka. Klasifikacija. Procena.
P06: Predviđanje. Analiza veza.
P07: Modeliranje zavisnosti. Odlučivanje na osnovu pamćenja.
P08: Otkrivanje klastera. Analiza povezanosti.
P09: Stabla odlučivanja. Eksploratorna analiza podataka.
P10: Evaluacija otkrivenog znanja.
P11: Uloga statistike u procesu otkrivanja znanja u bazama podataka.
P12: Otkrivanje znanja u statističkim bazama podataka.
P13: Računarska podrška statističkim istraživanjima. Statističko zaključivanje u softverskom paketu R.
P14: Metode jackknife i bootstrap.
P15: Metaanaliza u softverskom paketu R.
Praktična nastava: Vežbe, Drugi oblici nastave, Studijski istraživački rad
V01: Multivarijaciona statistička analiza. Vrste podataka i merne skale.
V02: Grafička analiza i vizuelizacije podataka.
V03: Vizuelizacija kompleksnih podataka.
V04 do V09: Metode i tehnike otkrivanja znanja u bazama podataka. Osnovi softverskog paketa R.
V10: Evaluacija otkrivenog znanja.
V11: Uloga statistike u procesu otkrivanja znanja.
V12: Otkrivanje znanja u statističkim bazama podataka.
V13: Računarska podrška statističkim istraživanjima. Statističko zaključivanje u softverskom paketu R.
V14: Metode jackknife i bootstrap.
V15: Metaanaliza u softverskom paketu R.
Broj časova aktivne nastave:
Predavanja: 2 Vežbe: 2
Metode izvođenja nastave: Klasičan način, uz korišćenje table i računara.
Literatura
- Michael S.L.B., Data Analysis: an Introduction, Sage, 1995.
- Cohen Y., Cohen J., Statistics and Data with R: An Applied Approach Through Examples, Wiley, 2008.
- Chambers J.M., Software for Data Analysis: Programming with R, Springer, 2009.
- Tuffery S., Data Mining and Statistics for Decision Making, Wiley, 2011.
- Schumacker R., Tomek S., Understanding Statistics Using R, Springer, 2013.