Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca
Facultatea de Matematică şi Informatică
Ciclul de studii: Masterat
Domeniul: Informatica
Programul de studii: Baze de date
Limba de predare: Română

SYLLABUS

I. Date generale
Codul	Disciplina	
MIH1005	Data mining	

Semestrul	Ore: C+S+L+P	Categoria	Statutul	
3	2+1+0+1	specialitate	opţională	

II. Cadre didactice cu norma de bază în Universitate
Numele şi	Titlul	Gradul	Catedra	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific	didactic		C	S	L	
GOG Anca-Mirela	Dr. 	Lect.	Sisteme Informatice	*			

Cadre didactice asociate
Numele şi	Titlul	Instituţia	Tipul	Tipul activităţii	
prenumele	ştiinţific		postului	C	S	L	

III. Obiectivele disciplinei
Condiţiile care au favorizat dezvoltarea extensivă a data mining au fost: larga disponibilitatea  a unor cantităţi mari de date, cuplată cu creşterea continuă a puterii de calcul, care a permis analizarea acestor colecţii de date. Aceste date, explorate şi analizate adecvat, pot fi transformate în informaţii şi cunoştinţe utile, în diverse domenii şi pentru diverse aplicaţii: procese decizionale, controlul proceselor, controlul producţiei, analiza pieţei, explorare ştiinţifică, gestiunea informaţiei, procesarea interogărilor.
Acest curs prezintă dezvoltările recente din domeniul descoperirii de cunoştinţe în baze de date (knowledge discovery in databases - KDD), cu focus asupra unei etape esenţiale în procesul KDD, anume data mining. Dar sunt prezentate şi alte probleme conexe data mining, relevante în procesul KDD: depozite de date, OLAP, preprocesarea datelor. 
Cursul introduce concepte, metode şi tehnici data mining, din perspectiva bazelor de date. Accentul este pus asupra diferitelor funcţionalităţi (task-uri) data mining şi a soluţiilor corespunzătoare. Studenţii vor deprinde diverse tehnici de analiza datelor, şi vor aplica aceste tehnici pentru rezolvarea unor probleme data mining folosind sisteme software speciale. Se va forma o percepţie asupra data mining ca fiind un puternic domeniu aplicativ, dar şi un domeniu de cercetare semnificativ în bazele de date.	

IV. Conţinutul disciplinei
1. Introducere  
  Data mining - ce este, care sunt factorii care au favorizat dezvoltarea domeniului, data mining şi procesul KDD (Knowledge Discovery in Databases) 
  Tipuri de date explorate în data mining 
  Funcţionalităţi (task-uri) data mining 
  Şabloane şi şabloane interesante
  Data mining din persepectiva bazelor de date
2. Depozite de date şi tehnologii OLAP 
  Ce sunt depozitele de date
  Un model de date multidimensional
  Arhitectura depozitelor de date
  Implementarea depozitelor de date
  De la depozite de date la data mining
3. Descrierea conceptelor - caracterizare şi comparaţie
  Definiţii
  Generalizarea datelor şi caracterizarea bazată pe rezumare
  Caracterizarea analitică: analiza relevanţei atributelor
  Compararea claselor: diferenţierea claselor
  Măsuri statistice descriptive în baze de date mari
4. Preprocesarea datelor 
  Curăţarea datelor (Data cleaning)
  Transformarea şi integrarea datelor 
  Reducerea datelor
  Discretizare şi generarea ierarhiilor de concepte 
5. Descoperirea regulilor de asociere (analiza asocierilor)
  Definirea problemei
  Algoritmi pentru extragerea regulilor de asociere unidimensionale, booleene, din baze de date de tranzacţii - Apriori, FP-Growth
  Algoritmi pentru extragerea regulilor de asociere multinivel, multidimensionale, cu constrângeri
  Analiza corelaţiilor 
  ODM şi analiza asocierilor în ODM 
6. Clasificare şi predicţie 
  Definirea problemei
  Clasificare folosind arbori de decizie 
  Clasificare Bayes 
  Alte metode de clasificare 
  Predicţie - regresie lineară
  Acurateţea clasificatorilor 
  ODM şi clasificare în ODM 
7. Clusterizare (analiza clusterilor) 
  Definirea problemei
  Tipuri de date în analiza clusterilor
  Clasificarea metodelor de clusterizare 
  Clase de metode de clusterizare: de partiţionare, ierarhice, bazate pe densitate, bazate pe griduri, bazate pe modele
  Detecţia excepţiilor (outliers) 
  ODM şi analiza clusterilor în ODM 
8. Standarde şi software data mining - ODM, Microsoft OLE DB  
9. Aplicaţii şi tendinţe in data mining
  Aplicaţii: telecomunicaţii, analiza datelor financiare, analiza datelor biologice, etc.
  Data mining în baze de date statistice, audio, video 
  Data mining, securitatea şi secretul (privacy) datelor

V. Bibliografie
1. Han, J., Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, 1st Edition, Morgan Kaufmann, 2000.
2. ODM (Oracle Data Mining) Documentation (electronic format).
3. P. Tan, M. Steinbach, V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006. 
4. P. Adriaans, D. Zantinge, Data Mining, Addison-Wesley, 1996.
5. Conference and journal papers (provided by the instructor).
6. Weka system and documentation (http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/). Weka is a suite of machine learning / data mining software. It contains Java implementation for various mining algorithms, data preprocessing filters, and experimentation capabilities. Weka is free open-source software under the GNU General Public License (GPL).

VI. Tematica activităţilor didactice pe săptămâni

VII. Metode didactice folosite

VIII. Evaluare
Activitatea se încheie cu un examen scris (nota E). De-a lungul semestrului, studenţii vor realiza un raport teoretic (nota R) şi mai multe teme practice de laborator (proiecte), constând în implementarea unor algoritmi data mining (de analiza asocierilor, clasificare, analiza clusterilor) şi în efectuarea de analize ale datelor folosind unelte software speciale (nota P). Nota finală este media ponderata a celor trei note menţionate mai sus. Nota finala = 40%E + 25%R + 35%P. Studenţii care vor demonstra competenţe deosebite în cercetare, prin dezvoltarea unor proiecte spre publicare vor primi un punctaj suplimentar de 10% din Nota finala. Pentru promovare, e necesar ca nota finală să fie cel puţin 5.	

IX. Bibliografie suplimentară

	Decan,							Sef de catedra,

	Data,							Titular curs,
								Lect. Dr.  GOG Anca-Mirela