Anglická verze English version

Metody analýzy dat II (MADII)

 
Jaro 2022        počet kreditů 4        rozsah 2+2        semestr letní    


Požadavky (rozdělení bodů):


Přednášky


Cvičení


Literatura a internetové zdroje:

  • Literatura    
  •     Ian H. Witten, Eibe Frank , Mark A. Hall. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (Third Edition). The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, 2011. ISBN 978-0123748560.
  •     Zaki, M. J., Meira Jr, W. (2014). Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, ZAKI dmafca.pdf .
  •     Bramer, M. (2013). Principles of data mining. Springer.
  •     Albert-László Barabási. Network Science
  •     Mark Newman. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010. ISBN 978-0199206650.
  •     M. Litschmannová. Úvod do statistiky
  • Nástroje pro analýzu a vizualizaci sítí
  •     R-ko, RStudio, Intro1, Intro2, Intro3    
  •     Pajek - Program for Large Network Analysis, Pajek
  •     NodeXL - Tempalte for Excel, NodeXL
  •     SNAP - Stanford Network Analysis Project, SNAP
  •     Gephi , Graphviz a mnoho dalších
  •     Visual Complexity
  •     D3.js - JavaScript library for manipulating documents based on data, D3.js

Osnova:


    1.	Převod vektorových dat na síť
    2.	Shluky v sítích a dělení grafů (maticové algoritmy) 1
    3.	Shluky v sítích a dělení grafů (maticové algoritmy) 2 
    4.	Pokročilé modely sítí 1 
    5.	Vizualizace síťových dat 
    6.	Detekce komunit  
    7.	Modularita a komunitní struktura 
    8.	Korelace v sítích 
    9.	Temporální sítě 
    10. Pokročilé modely sítí 2 
    11. Odolnost sítí, šíření jevů v sítích
    12. Vícevrstvé sítě 1 
    13. Vícevrstvé sítě 2  
    14. Typy anomálií v sítích