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 accent asupra unei etape esenţiale în procesul KDD, anume data mining.
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
Introducere; Descrierea conceptelor; Preprocesarea datelor; Descoperirea regulilor de asociere; Clasificare şi predicţie; Clusterizare (analiza clusterilor); Standarde şi software data mining.	

V. Bibliografie
1. S. Chakrabarti et al, Data Mining. Know It All, Morgan Kaufmann, 2009.
2. K. Cios, W. Pedrycz, R. Swiniarski, L. Kurgan, Data Mining. A Knowledge Discovery Approach, Springer, 2007.
3. J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd Edition, Morgan Kaufmann, 2006.
4. P. Tan, M. Steinbach, V. Kumar, Introduction to Data Mining, Addison Wesley, 2006.
5. D. Larose, Discovering Knowledge in Data. An Introduction to Data Mining, John Wiley & Sons, 2005.
6. Han, J., Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, 1st Edition, Morgan Kaufmann, 2000.
7. 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
Curs
1. Introducere  
  Tipuri de date explorate în data mining 
  Funcţionalităţi (task-uri) data mining 
  Şabloane
  Data mining din persepectiva bazelor de date
  Aplicatii data mining
2-3. Descrierea conceptelor
  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
5-6. Descoperirea regulilor de asociere
  Definirea problemei
  Algoritmi pentru extragerea regulilor de asociere unidimensionale, booleene
  Algoritmi pentru extragerea regulilor de asociere multinivel, multidimensionale, cu constrângeri
  Analiza corelaţiilor 
7-9. Clasificare şi predicţie 
  Definirea problemei
  Clasificare folosind metoda k-nearest neighbor
  Clasificare folosind arbori de decizie
  Clasificare si estimare folosind retele neuronale 
  Clasificare Bayesiana
10-11. Clusterizare (analiza clusterilor) 
  Definirea problemei
  Tipuri de date în analiza clusterilor
  Metode de clusterizare: de partiţionare, ierarhice, bazate pe densitate, bazate pe griduri, bazate pe modele
  Detecţia excepţiilor (outliers) 
12. Standarde şi software data mining
13-14. Prezentarile rapoartelor teoretice

Seminar
1. Preprocesarea datelor
2. Data Mining software tools
3-4. WEKA software
5-6. Aplicatii Data Mining
7. Prezentarile proiectelor

Proiect
Proiect practic constând în implementarea unor algoritmi data mining (de analiza asocierilor, clasificare, analiza clusterilor, etc.) şi în efectuarea de analize ale datelor folosind unelte software speciale.	

VII. Metode didactice folosite
Expunerea: descrierea, explicaţia, prelegerea magistrală, prelegerea dialog, prelegerea cu demonstraţii, prelegeri introductive, prelegeri curente, prelegeri de sinteză. 
Conversaţia: dezbaterea, dialogul, conversaţii introductive, conversaţii de fixare şi consolidare a cunoştinţelor, conversaţii de sistematizare şi sinteză, conversaţii de aplicare.
Problematizarea: utilizarea întrebărilor-problemă, problemelor şi situaţiilor-problemă. 
Descoperirea: redescoperirea dirijată şi independentă, descoperirea creativă, descoperirea inductivă, descoperirea deductivă, descoprirea analogică, descoperirea prin documentare, descoperirea experimentală.
  Alte metode: studiul de caz; cooperarea, simularea, brainstorming-ul, studiul individual, exerciţiul.	

VIII. Evaluare
Activitatea se încheie cu un examen scris (nota E). De-a lungul semestrului, studenţii vor realiza un raport teoretic (nota R) şi un proiect practic, constând în implementarea unor algoritmi data mining (de analiza asocierilor, clasificare, analiza clusterilor, etc.) 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 + 20%R + 40%P. Studenţii care vor demonstra competenţe deosebite în cercetare, prin dezvoltarea unor proiecte spre publicare vor primi un punct in plus la Nota finala. Pentru promovare, e necesar ca nota finală să fie cel puţin 5.
Cerintele pentru promovarea cursului se gasesc la http://www.cs.ubbcluj.ro/~anca/dm	

IX. Bibliografie suplimentară

	Decan,							Sef de catedra,

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