Metode i tehnike nauke o podacima | Fakultet Tehničkih Nauka

Predmet: Metode i tehnike nauke o podacima (17.IFE223)

Matične organizacione jedinice predmeta: Katedra za primenjene računarske nauke

Stepen i vrsta studija	Naziv
Osnovne akademske studije	Informacioni inženjering (Godina: 3, Semestar: Letnji)

Osnovne informacije:

Kategorija	Stručno-aplikativni
Uža naučna oblast	Primenjene računarske nauke i informatika
ESPB	8

Sticanje osnovnog znanja o odabranim pojmovima, konceptima, metodama i tehnikama koje pripadaju nauci o podacima.

Studenti su upoznati s teorijskim i praktičnim osnovama nauke o podacima. Studenti su osposobljeni za rešavanje osnovnih odabranih vrsta problema iz oblasti nauke o podacima i pripremljeni za dalje proširenje i unapređenje znanja o metodama i tehnikama nauke o podacima.

Pojam, nastanak i razvoj nauke o podacima. Struktura projekata u nauci o podacima. Pregled metoda i tehnika nauke o podacima. Primeri primene metoda i tehnika nauke o podacima. Programski jezici u nauci o podacima. Upotreba izabranog programskog jezika (Python) u nauci o podacima. Osnove upotrebe sistema za kontrolu verzija izvornog kôda. Uvod u logičko programiranje. Osnove programskog jezika Prolog. Uvod u strategije pretrage i metaheuristike. Osnove genetskih algoritama i evolucionog računarstva. Uvod u teoriju fazi skupova, fazi logiku i fazi sisteme. Uvod u neuronske mreže. Uvod u obradu prirodnog jezika i analizu teksta. Uvod u predstave znanja i sisteme zasnovane na znanju.

Nastava se realizuje kroz predavanja, auditorne vežbe, računarske vežbe i konsultacije. Na predavanjima, studenti se prevashodno upoznaju s teorijskim osnovama odabranih koncepata, kao i mogućnostima i primerima praktične primene teorijskih znanja. Na vežbama, studenti većinski deo svojih aktivnosti sprovode na računaru i dalje unapređuju znanja stečena na predavanjima kroz analizu dodatnih primera i rešavanje zadataka koji su značajno usmereni na praktičnu primenu. Nastava je koncipirana na način koji omogućava da studenti aktivno učestvuju i razvijaju svoje sposobnosti rešavanja zadataka. Na konsultacijama, studenti dobijaju dodatna objašnjenja i uputstva kao pomoć pri rešavanju zadataka, razumevanju tema koje su povezane s programom predmeta i ispunjenju predmetnih obaveza.

Autori	Naziv	Godina	Izdavač	Jezik
Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel	How to Solve It: Modern Heuristics (2nd Edition)	2004	Springer	Engleski
Provost, F., Fawcett, T.	Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking	2013	O’Reilly Media, Sebastopol	Engleski
Allen B. Downey	Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (2nd Edition)	2015	Green Tea Press	Engleski
Stuart Russel, Peter Norvig	Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition)	2009	Pearson	Engleski
Davy Cielen, Arno D. B. Meysman, Mohamed Ali	Introducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools	2016	Manning Publications	Engleski
Wes McKinney	Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd Edition)	2017	O’Reilly Media	Engleski
El-Ghazali Talbi	Metaheuristics: From Design to Implementation	2009	John Wiley & Sons, Inc.	Engleski

Predmetna aktivnost	Predispitna	Obavezna	Broj poena
Predmetna aktivnost Usmeni deo ispita	Predispitna Ne	Obavezna Da	Broj poena 30.00
Predmetna aktivnost Predmetni projekat	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 30.00
Predmetna aktivnost Test	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 10.00
Predmetna aktivnost Složeni oblici vežbi	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 10.00
Predmetna aktivnost Složeni oblici vežbi	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 10.00
Predmetna aktivnost Složeni oblici vežbi	Predispitna Da	Obavezna Da	Broj poena 10.00

Predavanja

Auditorne vežbe

Računarske vežbe

ORGANIZACIJA

DOKUMENTA

ZAPOSLENI

KONKURSI

Galerije

AKREDITACIJA

KONTAKT

AKREDITACIJA

KONTAKT

Studentska služba

Predmet: Metode i tehnike nauke o podacima (17.IFE223)

Studijski programi predmeta:

Kontakt: