Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Odabrana poglavlja iz nauke o podacima (17.DEPSI5)

Osnovne informacije:
 
Kategorija Naučno-stručni
Uža naučna oblast Primenjeno softversko inženjerstvo
ESPB 10

Ovladavanje naprednim elementima nauke o podacima. Student treba da izgradi samostalno naučno gledište iz ove oblasti, a stečena znanja primeni u analizi, proučavanju i rešavanju realnih problema.

Sticanje modernih znanja i veština iz nauke o podacima. Student je osposobljen da kreativno primeni stečena znanja u analizi, proučavanju i rešavanju realnih problema.

Osnovni pojmovi nauke o podacima. Priprema i analiza podataka. Modeliranje zasnovano na podacima. Analiza rezultata. Vizuelizacija podataka. Predikcije i procene. Klasifikacija. Analiza velikih količina podataka (big data). Statističko izvođenje zaključka. Statistički testovi. Uzoračka korelacija i regresija. Modeliranje zasnovano na računarskoj inteligenciji (veštačke neuronske mreže, stabla odlučivanja, asocijativna pravila, fuzzy logika, support vector machine, genetski algoritam itd). Ekspertski sistemi. Primena nauke o podacima u različitim oblastima. Etički aspekti nauke o podacima. Deo nastave na predmetu se odvija kroz samostalni istraživačko studijski rad u oblasti nauke o podacima. Istraživačko studijski rad obuhvata aktivno praćenje primarnih naučnih izvora, eventualno pisanje rada iz oblasti nauke o podacima.

Predavanja. Praktičan rad na računaru. Konsultacije. Student je obavezan da samostalno uradi projekat i napiše seminarski rad.

Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
ONeil C., Schutt R. Doing Data Science 2013 OReilly Media, Inc. Engleski
Sean Gerrish How Smart Machines Think 2018 MIT Press Engleski
M. Magdon-Ismail, Y. AbuMostafa Learning from Data 2012 AMLBook Engleski
Bishop, C.M. Pattern Recognition and Machine Learning 2006 Springer, New York Engleski
Cotton R. Learning R 2013 O’Reilly Media, Inc. Engleski
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Predmetna aktivnost
Predmetni projekat
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
50.00
Predmetna aktivnost
Seminarski rad
Predispitna
Da
Obavezna
Da
Broj poena
20.00
Predmetna aktivnost
Teorijski deo ispita
Predispitna
Ne
Obavezna
Da
Broj poena
30.00
Predavanja