- Kodi
- CMP 401
- Emri
- Datamining I
- Semestri
- 1
- Leksione
- 3.00
- Seminare
- 1.00
- Laboratore
- 0.00
- Kredite
- 3.50
- ECTS
- 6.00
- Përshkrimi
-
This course explores the concepts and techniques of knowledge discovery and data mining. As a multidisciplinary field, data mining draws on work from areas including statistics, machine learning, pattern recognition, database technology, information retrieval, network science, knowledge-based systems, artificial intelligence, high-performance computing, and data visualization. This course focuses on issues relating to the feasibility, use- fulness, effectiveness, and scalability of techniques for the discovery of patterns hidden in large data sets. As a result, this course is not intended as an introduction to statistics, machine learning, database systems, or other such areas, although it does provide some background knowledge to facilitate the reader’s comprehension of their respective roles in data mining.
- Objektivat
-
This course is a comprehensive introduction to data mining. It is useful for computing science students, application developers, and business professionals, as well as researchers involved in any of the disciplines previously listed
- Java
- Tema
- 1
- Hyrje ne Data Mining
- 2
- Njohja me të dhënat tuaja
- 3
- Parapërpunimi i të dhënave
- 4
- Magazinimi i të dhënave
- 5
- Përpunimi analitik online
- 6
- Teknologjia e të dhënave kubike
- 7
- Modelet, shoqerimet dhe korrelacionet e shpeshta të minierave: Konceptet dhe metodat bazë
- 8
- Minierat e avancuara të modeleve
- 9
- Klasifikimi: Konceptet bazë
- 10
- Klasifikimi: Metoda të avancuara
- 11
- Analiza e grupeve: Konceptet dhe metodat bazë
- 12
- Analiza e avancuar e grupimeve
- 13
- Zbulimi i jashtëzakonshëm
- 14
- Tendencat e Minierave të të Dhënave dhe Kufijtë e Kërkimit
- 15
- Perseritje
- 16
- Provimi Final
- 1
- Ky kurs fokusohet në çështjet që kanë të bëjnë me fizibilitetin, dobinë, efektivitetin dhe shkallëzimin e teknikave për zbulimin e modeleve të fshehura në grupe të mëdha të dhënash. Si rezultat, ky kurs nuk synohet si një hyrje në statistikat, mësimin e makinerive, sistemet e bazës së të dhënave ose fusha të tjera të tilla, megjithëse ofron disa njohuri bazë për të lehtësuar kuptimin e lexuesit të roleve të tyre përkatëse në nxjerrjen e të dhënave.
- Sasia Përqindja Përqindja totale
- Gjysmë finale
- 1 40% 40%
- Kuize
- 0 0% 0%
- Projekte
- 0 0% 0%
- Detyra
- 0 0% 0%
- Laboratorët
- 0 0% 0%
- Pjesëmarrja në mësim
- 0 0% 0%
- Përqindja totale e vlerësimit
- 40%
- Përqindja e provimit përfundimtar
- 60%
- Përqindja totale
- 100%
- Sasia Kohëzgjatja (orë) Gjithsej (orë)
- Kohëzgjatja e kursit (përfshirë javët e provimit)
- 16 4 64
- Orë studimi jashtë klasës
- 14 6 84
- Detyrat
- 0 0 0
- Gjysmë finale
- 1 2 2
- Provimi përfundimtar
- 1 2 2
- Të tjera
- 0 0 0
- Ngarkesa totale e punës
- 152
- Ngarkesa totale e punës / 25 (orë)
- 6.08
- ECTS
- 6.00