Fakultet tehničkih nauka

Predmet: Primena nauke o podacima u infrastrukturnim sistemima (17.ESI061)

Matične organizacione jedinice predmeta:
Osnovne informacije:
 
Kategorija Akademsko-opšteobrazovni
Uža naučna oblast Primenjene računarske nauke i informatika
Multidisciplinarna Ne
ESPB 6
Cilj:

Upoznavanje studenata sa primenom nauke o podacima u infrastrukturnim sistemima. Stečena znanja student treba da primeni u analizi, proučavanju i rešavanju realnih problema.

Ishod:

Sticanje modernih znanja o ulozi nauke o podacima u infrastrukturnim sistemima. Student je osposobljen da primenom stečenog znanja analizira, proučava i rešava realne probleme.

Sadržaj:

Definicija, vrste i karakteristike infrastrukturnih sistema. Značaj pametne analitike i infrastrukture (pametni gradovi, pametne kuće, pametna uprava itd.). Tipovi podataka u infrastrukturnim sistemima. Skladištenje velike količine frekventnih i nestruktuiranih podataka. Algoritmi u nauci o podacima u infrastrukturnim sistemima. 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. Analiza velikih količina podataka (big data). Predikcije i procene. Klasifikacija. Analiza konkretnih primera.

Metodologija izvođenja nastave:

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

Literatura:
Autori Naziv Godina Izdavač Jezik
de Vries A., Meys J. R For Dummies, 2nd Edition 2015 John Wiley & Sons, Inc. Engleski
Goldsmith S., Susan Crawford S. The Responsive City: Engaging Communities Through Data-Smart Governance, 1st Edition 2014 Jossey-Bass Engleski
Ethem Alpaydin Introduction to Machine Learning 2004 MIT Press Engleski
ONeil C., Schutt R. Doing Data Science 2013 OReilly Media Engleski
S. Shalev-Schwartz, S. BenDavid Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms 2014 Cambridge university press Engleski
Formiranje ocene:
Predmetna aktivnost Predispitna Obavezna Broj poena
Seminarski rad Da Da 20.00
Predmetni projekat Da Da 50.00
Teorijski deo ispita Ne Da 30.00
Izvođači nastave:
Predavanja
Računarske vežbe
Računarske vežbe