Mục tiêu của học phần: Bằng tự học, trao đổi nhóm, thảo luận và hướng dẫn của giáo viên, người học cần đạt được những mục tiêu sau: - Kiến thức: Cung cấp cho sinh viên kiến thức tổng qu
Trang 1BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐH PHƯƠNG ĐÔNG Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
====================== -o0o -
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NGÀNH ĐÀO TẠO: CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
-
ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN
4 Phân bổ thời gian theo tín chỉ:
5 Điều kiện tiên quyết:
- Học phần tiên quyết: Cơ sở dữ liệu
- Học phần học trước:
- Học phần song hành:
6 Mục tiêu của học phần:
Bằng tự học, trao đổi nhóm, thảo luận và hướng dẫn của giáo viên, người học cần đạt được những mục tiêu sau:
- Kiến thức: Cung cấp cho sinh viên kiến thức tổng quan khai phá dữ liệu, kho
dữ liệu, các bước trong quá trình khám phá trí thức, các kỹ thuật khai phá dữ liệu (luật kết hợp biểu diễn tri thức, phân lớp, gom cụm, dự đoán dữ liệu ) và các ứng dụng khai phá dữ liệu
- Kỹ năng: Hiểu cách sử dụng khai phá dữ liệu để có được các quyết định tốt
hơn, sử dụng các giải thuật và công cụ khai phá dữ liệu để phát triển ứng dụng trong lĩnh vực cụ thể
nghiệm, thực tế, studio
Tự học, tự nghiên cứu
luận
Trang 2- Thái độ: Rèn cho sinh viên tính cẩn thận và nâng cao khả năng phân tích và
xử lý dữ liệu cho bài toán cụ thể trong thực tiễn
7 Mô tả vắn tắt nội dung học phần
Học phần này bao gồm các kiến thức về:
- Các khái niệm cơ bản, công nghệ và ứng dụng của khai phá dữ liệu
- Nhận dạng đƣợc các vấn đề về dữ liệu trong giai đoạn tiền xử lý cho các tác
vụ khai phá dữ liệu
- Sử dụng các giải thuật và công cụ khai phá để phát triển ứng dụng: Kỹ thuật phân loại, gom cụm, luật kết hợp
- Các lĩnh vực ứng dụng của khai phá dữ liệu
8 Nhiệm vụ của sinh viên
- Nộp đủ học phí
- Dự lớp đầy đủ, làm hết các bài tập, tham gia thảo luận theo nhóm và trên lớp theo yêu cầu của giáo viên
- Thi đạt
9 Tài liệu học tập
- Học liệu bắt buộc:
[1] Bài giảng Khai phá dữ liệu, Khoa CNTT – ĐH Hàng Hải
- Học liệu tham khảo:
[2] Đỗ Phúc,
Giáo trình Khai phá dữ liệu, ĐHQG TPHCM, 2005
[3] Hồ Tú Bảo,
Introduction to knowledge discovery and data mining, IOIT, 2001
10 Tiêu chuẩn đánh giá sinh viên
11 Thang điểm: 10
12 Nội dung chi tiết học phần
12.1 Nội dung
Chương 1 Tổng quan về khai phá dữ liệu
Trang 31.1 Các khái niệm
1.2 Quá trình khám phá tri thức
1.3 Ý nghĩa và vai trò của khai phá dữ liệu
1.4 Ứng dụng của khai phá dữ liệu
Chương 2 Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu
2.1 Tổng quan về giai đoạn tiền xử lý dữ liệu
2.2 Tóm tắt hóa dữ liệu
2.3 Làm sạch dữ liệu
2.4 Tích hợp dữ liệu
2.5 Biến đổi dữ liệu
2.6 Thu giảm dữ liệu
2.7 Rời rạc hóa dữ liệu
2.8 Tạo cây phân cấp ý niệm
2.9 Biểu diễn dữ liệu
Chương 3 Phân loại dữ liệu
3.1 Tổng quan về phân loại
3.2 Phân loại dữ liệu với cây quyết định
3.3 Phân loại dữ liệu với mạng Bayesian
3.4 Phân loại dữ liệu với mạng Neural
3.5 Các phương pháp phân loại dữ liệu khác
Chương 4 Gom cụm dữ liệu
4.1 Tổng quan về gom cụm
4.2 Gom cụm dữ liệu bằng phân hoạch
4.3 Gom cụm dữ liệu bằng phân cấp
4.4 Gom cụm dựa trên mật độ
4.5 Các phương pháp gom cụm khác
Chương 5 Luật kết hợp
5.1 Tổng quan về luật kết hợp
5.2 Biểu diễn luật kết hợp
5.3 Khám phá các mẫu thường xuyên
5.4 Khám phá các kết hợp với giải thuật Apriori và các biến thể của giải thuật Apriori
Trang 45.5 Các phương pháp khai phá luật kết hợp khác
Chương 6 Ứng dụng và xu hướng phát triển
6.1 Tổng quan về khả năng ứng dụng của khai phá dữ liệu
6.2 Một số hệ ứng dụng tiêu biểu
6.3 Một số định hướng phát triển
6.4 Kết luận
12.2 Hình thức tổ chức dạy học (Phụ lục kèm theo)
13 Ngày phê duyệt
14 Cấp phê duyệt: Trường Đại học Phương Đông
