курс лекций (INTUIT) по Data Mining (Чубукова Ирина Александровна)
01 - Что такое Data Mining
02 - Данные
03 - Методы и стадии Data Mining
04 - Задачи Data Mining. Информация и знания
05 - Задачи Data Mining. Классификация и кластеризация
06 - Задачи Data Mining. Прогнозирование и визуализация
07 - Сферы применения Data Mining
08 - Основы анализа данных
09 - Методы классификации и прогнозирования. Деревья решений
10 - Методы классификации и прогнозирования. Метод опорных векторов. Метод ближайшего соседа. Байесовская классификация
11 - Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети
12 - Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена
13 - Методы кластерного анализа. Иерархические методы
14 - Методы кластерного анализа. Итеративные методы
15 - Методы поиска ассоциативных правил
16 - Способы визуального представления данных. Методы визуализации
17 - Комплексный поход к внедрению Data Mining, OLAP и хранилищ данных в СППР
18 - Процесс Data Mining. Начальные этапы
19 - Процесс Data Mining. Очистка данных
20 - Процесс Data Mining. Построение и использование модели
21 - Организационные и человеческие факторы в Data Mining. Стандарты Data Mining
22 - Рынок инструментов Data Mining
23 - Инструменты Data Mining. SAS Enterprise Miner
24 - Инструменты Data Mining. Система PolyAnalyst
25 - Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner
26 - Инструменты Oracle Data Mining и Deductor
27 - Инструмент KXEN
28 - Data Mining консалтинг
Издатель: интернет-университет INTUIT
Год издания: 2006
1 комментарий
Владимир (1)
19.02.2012 22:07
Спасибо