fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babes-Bolyai Cluj-Napoca	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematica si Informatica	
1.3 Departamentul	Departamentul de Informatica	
1.4 Domeniul de studii	Informatica	
1.5 Ciclul de studii	Master	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Baze de date - romana	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Data Mining	
2.2 Titularul activităţilor de curs	Lect. Dr. Anca Andreica	
2.3 Titularul activităţilor de seminar	Lect. Dr. Anca Andreica	
2.4 Anul de studiu	2	2.5 Semestrul	3	2.6. Tipul de evaluare	E	2.7 Regimul disciplinei	Optional	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	4	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/laborator	1 sem + 1 proiect	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	56	Din care: 3.5 curs	28	3.6 seminar/laborator	28	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	40	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	40	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	40	
Tutoriat	10	
Examinări 	14	
Alte activităţi: ..................		
3.7 Total ore studiu individual	144	
3.8 Total ore pe semestru	200	
3.9 Numărul de credite	8	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	•		
4.2 de competenţe	•	Cunostinte medii de programare intr-un limbaj de programare de nivel inalt	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului	•		
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	•	Laborator cu calculatoare	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	
•	Abilitati practicce pentru modelarea si rezolvarea problemelor reale
•	Abilitatea de a lucra in echipa, asumarea diferitelor roluri de executie si conducere de proiecte, asumarea activitatilor profesionale cu autonomie si responsabilitate	
Competenţe transversale	
•	Studentii vor invata diferite tehici de analiza a datelor si vor aplica aceste tehnici pentru rezolvarea diferitelor probleme reale de data mining folosind instrumente speciale	

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	•	Insusirea conceptelor, metodelor şi tehnicilor data mining, din perspectiva bazelor de date	
7.2 Obiectivele specifice

	•	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.	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observaţii	

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	
Expunerea, conversaţia, dezbaterea, problematizarea,
descoperirea		

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
	
Expunerea, conversaţia, dezbaterea, problematizarea,
descoperirea		

4. Preprocesarea datelor; Curăţarea datelor; Transformarea şi integrarea datelor; Reducerea datelor
	
Expunerea, conversaţia, dezbaterea, problematizarea,
descoperirea		

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	
Expunerea, conversaţia, dezbaterea, problematizarea,
descoperirea		

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	
Expunerea, conversaţia, dezbaterea, problematizarea,
descoperirea		

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; Detectarea excepţiilor
	
Expunerea, conversaţia, dezbaterea, problematizarea,
descoperirea		

12. Standarde şi software data mining
	
Expunerea, conversaţia, dezbaterea, problematizarea,
descoperirea		

13-14. Prezentarile rapoartelor teoretice			
			
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).
	
8.2 Seminar / laborator	Metode de predare	Observaţii	

1. Preprocesarea datelor	
Proiecte practice		

2. Data Mining software tools			

3. WEKA software			

4-6. Aplicatii Data Mining
			
7. Prezentarile proiectelor

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).

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului

•	Acest curs exista in programul de studiu al tuturor universitatilor importante din Romania si strainatate
•	Acest curs asigura cunostintele de baza pe care orice programator trebuie sa la aiba

	

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs	- cunoasterea principiilor de baza ale domeniului
	Examen scris	50%	
10.5 Seminar/laborator	- rezolvarea de probleme de data mining
	Teme laborator
	50%	
10.6 Standard minim de performanţă	
•	 Pentru promovare este necesara obtinerea notei minim 5 la examenul scris si la temele de laborator

Data completării		  Titular de curs		               Titular de seminar
24.09.2012			Lect. Dr. Anca Andreica		Lect. Dr. Anca Andreica

Data avizării în departament			                          Director de departament	
...........................................					   …............................	......