Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 0 - TS. Võ Thị Ngọc Châu

‡ Hiểu các bước trong quá trình khám phá tri thức ‡ Mô tả được các khái niệm, công nghệ, và ứng dụng. của khai phá dữ liệu[r]

Khai phá dữ liệu (Data mining)

Cao Học Ngành Khoa Học Máy Tính

(chauvtn@cse.hcmut.edu.vn)

Khai phá dữ liệu???

Information/ Knowledge

Tài liệu tham khảo

‡ [1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and

Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.

‡ [2] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data

Mining”, MIT Press, 2001.

‡ [3] David L Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining

Techniques”, Springer-Verlag, 2008.

‡ [4] Graham J Williams, Simeon J Simoff, “Data Mining: Theory,

Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.

‡ [5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S Yu, Rajeev Motwani, and

Vipin Kumar, “Next Generation of Data Mining”, Taylor & Francis

Group, LLC, 2009.

‡ [6] Daniel T Larose, “Data mining methods and models”, John Wiley

& Sons, Inc, 2006.

‡ [7] Ian H.Witten, Eibe Frank, “Data mining : practical machine

learning tools and techniques”, Second Edition, Elsevier Inc, 2005

‡ [8] Florent Messeglia, Pascal Poncelet & Maguelonne Teisseire,

“Successes and new directions in data mining”, IGI Global, 2008.

‡ [9] Oded Maimon, Lior Rokach, “Data Mining and Knowledge

Nội dung

dữ liệu

‡ Chương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá

dữ liệu

‡ Chương 10: Ôn tập

Nội dung – Tài liệu tham khảo

‡ Chương 1: Tổng quan về khai phá dữ liệu [1, 2, 7, 9]

‡ Chương 2: Các vấn đề tiền xử lý dữ liệu [1, 9]

‡ Chương 3: Hồi qui dữ liệu [1-7]

‡ Chương 4: Phân loại dữ liệu [1-7, 9]

‡ Chương 5: Gom cụm dữ liệu [1-7, 9]

‡ Chương 6: Luật kết hợp [1-7, 9]

‡ Chương 7: Khai phá dữ liệu và công nghệ cơ sở dữ

liệu [1, 2]

‡ Chương 8: Ứng dụng khai phá dữ liệu [3, 5, 9]

‡ Chương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá dữ

liệu [5, 8, 9]

Nội dung - Lịch học

dữ liệu (T.12)

‡ Chương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá

dữ liệu (T.14)

‡ Chương 10: Ôn tập (T.15)

KPDL – Lĩnh vực liên ngành

and analysis)

Hiểu biết - Kỹ năng đạt được

‡ Hiểu các bước trong quá trình khám phá tri thức

‡ Mô tả được các khái niệm, công nghệ, và ứng dụng

của khai phá dữ liệu

‡ Giải thích được các tác vụ khai phá dữ liệu phổ biến

như hồi qui, phân loại, gom cụm, và khai phá luật

kết hợp

‡ Nhận dạng được các vấn đề về dữ liệu trong giai

đoạn tiền xử lý cho các tác vụ khai phá dữ liệu

‡ Hiểu cách sử dụng khai phá dữ liệu để có được các

quyết định tốt hơn

‡ Sử dụng được các giải thuật và công cụ khai phá dữ

liệu để phát triển ứng dụng khai phá dữ liệu

‡ Được chuẩn bị về kiến thức để có thể nghiên cứu

trong lĩnh vực khai phá dữ liệu

Đánh giá kết quả học tập

Æ Đạt: 30%*Tiểu luận + 20%*Kiểm tra +

50%*Thi cuối kỳ >= 5.0

Hình thức đánh giá kết quả học tập

„ Nội dung báo cáo: 15%

„ Nội dung trình bày: +5%

„ Nội dung sản phẩm: 15%

„ 2 bài kiểm tra vào tuần 6, 13

„ 10%/bài, 10 câu trắc nghiệm/bài/20 phút, 1đ/câu

„ 45 câu trắc nghiệm/90 phút, 0.25 điểm/câu