14. 10. 2019  9:49 Boris
Akademický informačný systém

Sylabus predmetu ZHRS06_6D - Získavanie znalostí pre hierarchické riadenie systémov (MTF - 2019/2020 - doktorandské štúdiá)


     Informačný list          ECTS          Sylabus          


     Slovenčina          Angličtina          


Vysoká škola: Slovenská technická univerzita v Bratislave
Fakulta: Materiálovotechnologická fakulta so sídlom v Trnave
Kód predmetu: ZHRS06_6D
Názov predmetu: Získavanie znalostí pre hierarchické riadenie systémov
Druh, rozsah a metóda vzdelávacích činností:
konzultácia1 hod. týždenne / 13 hod. za semester štúdia (prezenčná metóda)
projektová/semestrálna práca2 hod. týždenne / 26 hod. za semester štúdia (prezenčná metóda)

 
Počet kreditov: 6
 
Odporúčaný semester/trimester: automatizácia a informatizácia procesov - doktorandský (povinný), 1. rok
automatizácia a informatizácia procesov - doktorandský (povinný), 1. rok
Stupeň štúdia: 3.
Podmieňujúce predmety: žiadne
 
Podmienky na absolvovanie predmetu:
Podmienkou pre vykonanie skúšky je vypracovanie zadaných úloh a ich úspešné obhájenie.
Ukončenie predmetu je podmienené absolvovaním písomnej a ústnej skúšky.
Výsledné hodnotenie: Prospel 56‑100%, Neprospel menej ako 56%.
 
Výsledky vzdelávania:
Študent získa vedomosti ako spracovať extrémny objem údajov z výrobných databáz pre potreby hierarchického riadenia zložitých systémov. Oboznámi sa so špecializovanými dátovými úložiskami a metódami ich vytvárania. Pochopí vybrané metódy a techniky dolovania údajov.
 
Stručná osnova predmetu:
- Hierarchický model komplexného riadenia procesov.
- Dátový sklad ako integrátor heterogénnych údajov reálneho času.
- Technológia Hadoop.
- Metodológie na získavanie znalostí z databáz (CRISP-DM, SEMMA, KDD proces).
- Dolovanie dát - metódy a techniky (klasifikácia, regresia, zhlukovanie, rozhodovacie stromy, asociačné pravidlá, neurónové siete, genetické algoritmy).
- Interpretácia a využitie získaných znalostí pre potreby hierarchického riadenia procesov.
 
Odporúčaná literatúra:
Základné:
GOOD, P I. A Practitioner's Guide to Resampling for Data Analysis, Data Mining, and Modeling. Boca Raton : CRC Press, 2012. 214 s. ISBN 978-1-4398-5550-8.
MAIMON, O. -- ROKACH, L. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. New York: Springer, 2005. 1383 s. ISBN 978-0-387-24435-8.
WITTEN, I H. -- FRANK, E. -- HALL, M A. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Burlington : Elsevier Inc., 2011. 629 s. ISBN 978-0-12-374856-0.
GIUDICI, P. -- FIGINI, S. Applied Data Mining for Business and Industry. Chichester : John Wiley & Sons, 2009. 249 s. ISBN 978-0-470-05887-9.
LOSHIN , D. Big Data analytics. San Diego: Elsevier , 2013. ISBN 978-0-1241-7319-4.
TORGO, L. Data mining with R: Learning with Case Studies. Boca Raton : CRC Press, 2011. 289 s. ISBN 978-1-4398-1018-7.
INMON, W. Building the Data Warehouse. New York : John Wiley & Sons, 2002. 412 s. ISBN 0-471-08130-2.

 
Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu: slovenský jazyk alebo anglický jazyk
 
Poznámky:
 
Hodnotenie predmetov:
Celkový počet hodnotených študentov: 26

PN
100,0 %0 %
Vyučujúci: prof. Dr. Ing. Peter Husar (cvičiaci, prednášajúci) - slovenský jazyk, anglický jazyk
prof. Ing. Pavol Tanuška, PhD. (cvičiaci, prednášajúci, skúšajúci, tútor, zodpovedný za predmet) - slovenský jazyk, anglický jazyk
 
Dátum poslednej zmeny: 19. 12. 2018
Schválil: prof. Ing. Pavol Tanuška, PhD. a garant príslušného študijného programu


Poslednú zmenu urobila Ing. Erika Kuracinová dňa 19. 12. 2018.

Typ výstupu: