Nimetus:

Andmekaevanduse probleem-seminar
Data Mining Problem-Oriented Seminar

Üldandmed

Kogumaht: 3AP
Kestus 1 sem
Kontrollivorm: hinne

Eesmärgid:

Seminari eesmärk on praktiseerida iseseisvat probleemi-püstitust ning
probleemi-lahendust, tööd väikerühmas. Temaatika on seotud andmeanalüüsiga --
andmekaevandus, masinõppimine, klasterdamise meetodid jne. Töö
käigus sooritatakse praktilist probleemilahendust, töö
sooritatakse väikerühmas (2-3 inimest).

The goal is to practice group work for problem solving and reporting of
results in the Data Mining field.

Annotatsioon:

Andmekaevandus on teadusharu mis uurib meetodeid (väga) suurtest
andmekogudest huvitavate reeglite, seaduspärasuste, trendide ja muu
olulise informatsiooni kättesaamiseks.

Töö käigus on oluline iseseisev uurimuslik töö - otsida artikleid,
materjale, sõnastada oma probleem, pakkuda välja võimalikud lahendused,
lahendamise etapid, sooritada praktiline analüüs, esitada see
kirjalikult arusaadaval kujul, jne.

Osalejad: Probleem-orienteeritud seminari osalejad võivad olla
kolmanda-neljanda kursuse tudengid, magistrandid ja doktorandid. Töö
tehakse väikerühmades. Ideaaljuhul koosneb rühm segamini põhiõppe-,
magistratuuri ja doktorantuuri tudengitest.  Seminari ainepunktid
on kasutatavad kohustusliku magistriseminari eest arvestamiseks.


Data Mining (DM, Knowledge Discovery from Databases) studies methods for
analyzing (very) large data collection in order to discover new
information about the data - rules, regularities, trends, etc. In the
Data Minig Problem-Oriented Seminar we will study aspects of Data Mining
through practical applications aspects. Seminar requires independent
work with scientific literature, problem formulation and solving, and
reporting in written format. Work can be done in small groups (2-3
students). Finally, oral presentations of the results will be performed.

Jaak Vilo