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.