Opintojakson suoritettuaan opiskelija on sisäistänyt tiedonlouhinnan lähtökohdat, tavoitteet ja merkityksen sekä keskeiset menetelmät.
Sisältö
Esitetään datan ja sen mittausten merkitys ja määrittelyt, datan visualisointia ja analyysia, epävarman ja epätäydellisen datan käsittelyä, katsaus tiedonlouhinta-algoritmeihin, malleja ja hahmoja, tiedonlouhinta-algoritmien pisteytysfunktiot sekä haku- ja optimointimenetelmiä, deskriptiivistä mallintamista, luokittelun ennustavaa mallintamista, tiedonhallinnasta ja tietokannoista tiedonlouhinnan yhteydessä, hahmojen ja sääntöjen etsimisestä sekä hausta sisällön mukaan.
Toteutustavat
Opetustapa
Paikalla
Verkossa
Luento-opetus
48 t
0 t
Harjoitukset
20 t
0 t
Opetuskieli
suomi
Vaadittavat opintosuoritukset
Suoritusvaihtoehto
1
Kohderyhmät:
Tutkinto-ohjelman omat opiskelijat
Muut opiskelijat
Avoimen yliopisto-opetuksen opiskelijat
Tohtoriopiskelijat
Vaihto-opiskelijat
Luennot, viikkoharjoitukset ja tenttiOsallistuminen opetukseen
suomeksi
Lisätietoja
Viikkoharjoitukset ja kirjallinen kuulustelu.
englanniksi
Arviointi
Numerolla 1-5.
Kirjallisuus/Oppimateriaali
Hand D., Mannila H. & Smyth P., Principles of Data Mining. MIT Press 2001.