Μαθησιακά Αποτελέσματα
Επάρκεια στις Τεχνικές Εξόρυξης Δεδομένων:
– Κατανόηση Αλγορίθμων: Κατάρτιση σε διάφορους αλγορίθμους εξόρυξης δεδομένων για ομαδοποίηση, εξόρυξη κανόνων συσχέτισης, ανίχνευση ανωμαλιών κ.λπ.
– Δεξιότητες Εφαρμογής: Ικανότητα να εφαρμόζει κάποιος αυτούς τους αλγορίθμους σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων και σενάρια αποτελεσματικά.
Ειδίκευση στα Συστήματα Συστάσεων:
– Ολοκληρωμένη Γνώση: Κατανόηση διαφορετικών τύπων συστημάτων συστάσεων και την υλοποίησή τους.
– Πρακτική Εμπειρία: Πρακτική εμπειρία στη δημιουργία και αξιολόγηση μοντέλων συστάσεων.
Δεξιότητες Χειρισμού και Ανάλυσης Δεδομένων:
– Επιδεξιότητα στην Προεπεξεργασία Δεδομένων: Γνώση καθαρισμού δεδομένων, μετασχηματισμού και προετοιμασίας για ανάλυση.
– Τεχνικές Μείωσης Διαστάσεων: Κατανόηση και εφαρμογή μεθόδων όπως PCA/SVD για αποτελεσματική αναπαράσταση δεδομένων.
– Επιλογή Χαρακτηριστικών: Δυνατότητα επιλογής σημαντικών χαρακτηριστικών για ανάλυση και δημιουργία μοντέλων.
– Ανίχνευση Ανωμαλιών: Ικανότητα εντοπισμού εκτροπών και ανωμαλιών στα σύνολα δεδομένων.
Εξειδίκευση στην Ανάλυση Χρονοσειρών:
– Κατανόηση Δεδομένων Χρονοσειρών: Εξειδίκευση στην ανάλυση δεδομένων που εξαρτώνται από το χρόνο χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως ARMA/ARIMA.
– Δεξιότητες Πρόβλεψης: Ικανότητα να κάνει προβλέψεις και προγνώσεις βασιζόμενος στην ανάλυση χρονοσειρών.
Δεξιότητες Προφίλ Χρήστη και Φιλτράρισμα Περιεχομένου:
– Προφίλ Χρήστη: Κατανόηση της συμπεριφοράς του χρήστη και δημιουργία προφίλ για εξατομικευμένες υπηρεσίες ή συστάσεις.
– Συνεργατικό Φιλτράρισμα: Ικανότητα χρήσης τεχνικών συνεργατικού φιλτραρίσματος, συμπεριλαμβανομένης της παραγοντοποίησης πινάκων/τενσορικής παραγοντοποίησης.
– Φιλτράρισμα Περιεχομένου: Κατανόηση και εφαρμογή μεθόδων βασισμένων στο περιεχόμενο για συστάσεις.
Πρακτική Εφαρμογή και Έρευνα:
– Εργασία σε Πρακτικά Έργα: Εμπειρία στην εφαρμογή των μαθημένων έννοιων σε πραγματικά σύνολα δεδομένων.
– Δεξιότητες Έρευνας: Ικανότητα εξερεύνησης προηγμένων θεμάτων και ενδεχομένως συμβολή στην έρευνα στον τομέα.
Κριτική Σκέψη και Επίλυση Προβλημάτων:
– Αναλυτικές Δεξιότητες: Ενισχυμένη ικανότητα ανάλυσης πολύπλοκων συνόλων δεδομένων και ανάκτησης εννοιολογικών συμπερασμάτων.
– Προσέγγιση Επίλυσης Προβλημάτων: Εξειδίκευση στην αντιμετώπιση προβλημάτων που σχετίζονται με δεδομένα χρησιμοποιώντας κατάλληλες μεθόδους και εργαλεία.
Περιεχόμενο Μαθήματος
Κατηγοριοποίηση
Ομαδοποίηση
Προεπεξεργασία δεδομένων
Μείωση διαστάσεων
Ανάλυση κυρίων συνιστωσών (ΑΚΣ) / Αποσύνθεση σε ιδιοτιμές (ΑΣΙ)
Επιλογή γνωρισμάτων
Ανίχνευση ανωμαλιών
Ανάλυση χρονοσειρών (ARMA / ARIMA)
Εξόρυξη κανόνων συσχέτισης
Προφίλ χρήστη
Φιλτράρισμα περιεχομένου
Συνεργατικό φιλτράρισμα, συμπεριλαμβανομένης της παραγοντοποίησης πινάκων / τενσόρων