EA-Kedd | GY-Péntek | A gyakorlatok témaköre | |
ADATTÁRHÁZAK | (VZ) Oracle Warehouse Builder | ||
1.) 02.15. | 1.hét 02.18. | (VZ) | |
2.) 02.22. | 2.hét 02.25. | (VZ) | |
3.) 03.01. | 3.hét 03.04. | (VZ) | |
4.) 03.08. | 4.hét 03.11. | (VZ) | |
-- 03.15. | 5.hét 03.18. | (VZ) | |
5.) 03.22. | 6.hét 03.25. | (VZ) | |
ADATBÁNYÁSZAT | (HCs) Oracle Data Miner | ||
6.) 03.29. | 1.hét 04.01. | Előkészítés: ODM használata | 1.) Asszociációs szabályok |
7.) 04.05. | 2.hét 04.08. | 2.) Regresszió: Lineáris regresszió | 3.) Osztályozás: Log.regr. |
8.) 04.12. | 3.hét 04.15. | 4.) Osztályozás: Bayes módszer | 5.) Osztályozás: Döntési fa |
-- 04.19. | -- 04.22. | -- Tavaszi szünet (ápr.18-26) | |
-- 04.26. | 4.hét 04.29. | 6.) Klaszterezés: O-klaszter | 7.) Klaszterezés: k-közép |
9.) 05.03. | 5.hét 05.06. | 8.) SVM az osztályozásra és SVM: | 9.) regr. | 10.)anom.feltárásra |
10.) 05.10. | -- 05.13. | -- Pázmány nap (május 13) | |
11.) 05.17. | 6.hét 05.20. | 11.) Egyéb módszerek, technikák | 12.) ODM esettanulmányok |
1.) Asszociációhoz: | data_arules jelszavas könyvtárban |
2.) Regresszióhoz: | data_regres |
3.) Osztályozáshoz: | data_class |
4.) Klaszterezéshez: | data_cluster |
Budapest,
2011. január 6.
Utolsó módosítás: ápr.30. Lap tetejére |
dr.
Hajas Csilla, ELTE, IK E-mail: sila@inf.elte.hu Vissza a Kezdőlapra |