Image for
Naslovnica

Priprema podataka

  • Predavanje 30
  • Vježbe 30
  • Samostalni rad 120
Ukupno 180

Naziv predmeta

Priprema podataka

Oznaka predmeta

20-02-018

Semestar

1

ECTS

6

Nastavnici i suradnici

Cilj

Kako bi analiza podataka imala kvalitetne rezultate potrebno je dobro napraviti pripremu ulaznih podataka. Cilj predmeta je pokazati osnovne metode pripreme podataka koje uključuju metode čišćenja, transformacije, intregracije, normalizacije i agregacije podataka, transformacije vremenskih serija, rad s nedostajućim vrijednostima, kao i osnovne metode redukcije podataka kao što su redukcija značajki, redukcija uzoraka i diskretizacija.

Sadržaj

Uvod u pripremu podataka. Čišćenje podataka. Rad s nedostajućim vrijednostima. Transformacija podataka. Redukcija uzoraka. Agregacija podataka. Transformacija vremenskih serija. Integracija podataka. Normalizacija podataka. Diskretizacija podataka. Redukcija značajki. Praksa i budućnost. Priprema za ispit.

Obvezna literatura

Skripta i bilješke s predavanja

Preporučena literatura

1. Salvador García, Julián Luengo, Francisco Herrera : Data Preprocessing in Data Mining (2016)
2. Appavu Balamurugan S., Arockia Christopher A.B.: Insight into Data Preprocessing: Theory and Practice: Data Mining Perspective (2012)
3. Soumen Chakrabarti, Earl Cox, Eibe Frank, Ralf Hartmut Güting, Jiawei Han, Xia Jiang, Micheline Kamber, Sam S. Lightstone: Data Mining: Know It All (2009)

Minimalni ishodi učenja

  • Prosuđivati probleme prilikom pripreme podataka.
  • Razlikovati metode rada s nedostajućim vrijednostima i metode transformacije podataka.
  • Razlikovati osnovne agregacijske funkcije i metode transformacije vremenskih serija.
  • Razlikovati potencijalne probleme u procesu integracije, normalizacije i diskretizacije podataka i poznavati njihova potencijalna rješenja.
  • Razlikovati osnovne metode redukcije značajki i uzorka.
  • Nabrojati alate i tehnologije za pripremu podataka u okruženju velikih podataka

Željeni ishodi učenja

  • Preporučiti rješenja za probleme prilikom pripreme podataka.
  • Odabrati adekvatnu metodu za rad s nedostajućim podacima i metode transformacije podataka.
  • Odabrati adekvatne agregacijske funkcije i metode transformacije vremenskih serija.
  • Odabrati adekvatno rješenje za određeni problem u procesu integracije, normalizacije i diskretizacije podataka.
  • Primijeniti adekvatne osnovne metode redukcije značajki i uzorka.
  • Razumjeti utjecaj novijh tehnologija na proces pripreme podataka
Podijeli: Facebook Twitter

BUDI IZVRSTAN U ONOM ŠTO VOLIŠ. ZAISKRI.

Prijavi se

Zašto je Algebra siguran izbor za tvoju budućnost?

Vjetar u
leđa

Kod nas ćeš naučiti sve o informacijskim tehnologijama, području za kojim potražnja stalno raste. Vjerujemo da ćemo ti tako osigurati podlogu za osobni razvoj i učiniti te metom poslodavaca.

Moderna metodologija

Odbijamo stajati na mjestu u svijetu koji se sve brže i brže mijenja. Jako pazimo da svaki studijski program bude u skladu s modernim trendovima i ide u korak s vremenom.

Kvaliteta bez premca

Ponosni smo na brojna priznanja i status najkvalitetnijeg stručnog studija u Hrvatskoj. Iz godine u godinu se trudimo opravdati ukazano povjerenje, jer znamo da tvoja budućnost ovisi o tome. Zato svoju zadaću ne shvaćamo olako.

Newsletter

Želiš biti u toku sa svim novostima vezanim uz fakultet? Prijavi se na naš newsletter.