Data mining II
RNDr. Radim Navrátil, Ph.D.
Data mining II
Info
Term
autumn 2021

Program prezentací projektů 16.12. v zasedací místnosti ÚMS (2. patro):

  1. Čapková, Kohl, Vaňková - Psí inteligence
  2. Fuksová, Zedníčková - Fake vs. real news detection
  3. Fecková, Pejcalová - Nadace v ČR
  4. Šindlář, Zámečník - Klasifikace témat článků
  5. Mišunová, Nováková, Rovňaníková - Pojištění
  6. Ganzová, Kadlčáková, Kišková - Christmas Music Billboards
  7. Hadrbolec, Vrťo - Karate
  8. Kahoun, Radosová - Harry Potter

Svoje prezentace ve formátu pdf nebo ppt nahrajte do Odevzdávárny do 15.12. (23:59).

Autoři nejlepších prezentací budou odměněni cenami od společnosti Deutsche Telekom.


Předpokládaný harmonogram seminářů:

• 16.9. a 23.9. Diskriminační analýza (Navrátil)
• 30.9. a 7.10. Text mining (Buček)
14.10. výuka odpadá (účast studentů na promoci) – náhradou bude téma "Úvod do Pythonu" (Pokora) přichystáno ve formě (video)nahrávek k samostudiu
21.10. Úvod do Pythonu (Pokora) – pokračování tématu prezenční formou
4.11. a 11.11. Data mining v praxi (Kondek)
• 18.11. a 25.11. Práce s chybějícími daty (Zlámal)
• 2.12. a 9.12. Grafická prezentace výsledků (Selingerová)
• 16.12. Prezentace projektů


Podmínky pro získání kolokvia:

- aktivní účast na seminářích (maximálně 2 neomluvené absence)
- vypracování domácích úkolů během semestru
- prezentace studentského projektu na závěrečném semináři

Poznámky k projektům:

Utvořte maximálně tříčlenný tým, vyberte si vhodný datový soubor a položte otázky, na které se budete snažit odpovědět.
- O této skutečnosti nás informujte e-mailem - uveďte, prosím, složení týmu, název projektu a jednu až dvě věty, co budete dělat.
- Proveďte vlastní analýzu (v libovolném softwaru).
- Připravte krátkou prezentaci o délce 10 min.
- Prezentace projektů budou probíhat 16. prosince od 12:00 v zasedací místnosti ÚMS.
- V prezentaci publikum seznamte s vaším problémem, jak jste jej řešili a na co jste přišli.
- Rozhodně není nutné popisovat použité metody a jiné technické záležitosti, zaměřte se hlavně na výsledky a jejich interpretaci.


Chapter contains:
3
Other files
4
Study Materials
3
Video
1
Study text
10
Web

Previous