Data Mining

Vakbeschrijving Data Mining
Collegejaar: 2012-2013
Studiegidsnummer: 4032DATM6Y
Docent(en):
  • dr. A.J. Knobbe
  • dr. J. Vanschoren
Voertaal: Nederlands
Blackboard: Nee
EC: 6
Niveau: 200
Periode: Semester 1, Blok I
Onderwijstijd in uren
(excl. zelfstudie):
31:00 uur
  • Wel Keuzevak
  • Wel Contractonderwijs
  • Wel Exchange
  • Wel Study Abroad
  • Geen Avondonderwijs
  • Geen A-la-Carte en Aanschuifonderwijs
  • Geen Honours Class

Toegangseisen

Geen.

Beschrijving

Data Mining probeert interessante patronen uit grote hoeveelheden data te halen. In dit college worden zowel theoretische als praktische onderwerpen besproken. Een aantal standaard algoritmen wordt behandeld, en de achterliggende theorie wordt duidelijk gemaakt. Deze kennis zou de student in staat moeten stellen om nieuwe algoritmen voor specifieke analysedoelen te ontwikkelen, alsook bestaande methoden op een effectieve manier toe te passen.

Leerdoelen

Inzicht krijgen in het data mining proces en het in staat zijn om data mining algoritmen en tools toe te passen.

Rooster

Het rooster is te vinden via de Liacs website

Onderwijsvorm

Veertien weken lang wekelijks 2 uur hoorcolege. Tijdens 3 sessies zal een practicumopdracht worden besproken en opgevolgd.

Toetsing

Schriftelijk examen (80%) en practicumopdracht (20%)

Literatuur

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Second Edition) Morgan Kaufmann, June 2005, 525 pages Paper, ISBN 0-12-088407-0

Aanmelden

Aanmelden via Usis: Selfservice > Sudentencentrum > Inschrijven
Activiteitencodes te vinden via de facultaire website

Voor studenten die niet staan ingeschreven voor de bachelor Informatica is er een beperkte capaciteit. Neem contact op met de studieadviseur.

Contact

Onderwijscoördinator Informatica en Economie, Riet Derogee

Website

Zie Data Mining

Opmerkingen

Dit vak wordt in het Snelliusgebouw in Leiden georganiseerd voor Informatica- en I&E-studenten tezamen.

Talen