Program se primenjuje od 30.09.2005..
Predmeti preduslovi
Sticanje osnovnog znanja o odabranim pojmovima, konceptima, metodama i tehnikama koje pripadaju nauci o podacima.
Studenti su upoznati s teorijskim i praktičnim osnovama nauke o podacima. Studenti su osposobljeni za rešavanje osnovnih odabranih vrsta problema iz oblasti nauke o podacima i pripremljeni za dalje proširenje i unapređenje znanja o metodama i tehnikama nauke o podacima.
Pojam, nastanak i razvoj nauke o podacima. Struktura projekata u nauci o podacima. Pregled metoda i tehnika nauke o podacima. Primeri primene metoda i tehnika nauke o podacima. Programski jezici u nauci o podacima. Upotreba izabranog programskog jezika (Python) u nauci o podacima. Osnove upotrebe sistema za kontrolu verzija izvornog kôda. Uvod u logičko programiranje. Osnove programskog jezika Prolog. Uvod u strategije pretrage i metaheuristike. Osnove genetskih algoritama i evolucionog računarstva. Uvod u teoriju fazi skupova, fazi logiku i fazi sisteme. Uvod u neuronske mreže. Uvod u obradu prirodnog jezika i analizu teksta. Uvod u predstave znanja i sisteme zasnovane na znanju.
Nastava se realizuje kroz predavanja, auditorne vežbe, računarske vežbe i konsultacije. Na predavanjima, studenti se prevashodno upoznaju s teorijskim osnovama odabranih koncepata, kao i mogućnostima i primerima praktične primene teorijskih znanja. Na vežbama, studenti većinski deo svojih aktivnosti sprovode na računaru i dalje unapređuju znanja stečena na predavanjima kroz analizu dodatnih primera i rešavanje zadataka koji su značajno usmereni na praktičnu primenu. Nastava je koncipirana na način koji omogućava da studenti aktivno učestvuju i razvijaju svoje sposobnosti rešavanja zadataka. Na konsultacijama, studenti dobijaju dodatna objašnjenja i uputstva kao pomoć pri rešavanju zadataka, razumevanju tema koje su povezane s programom predmeta i ispunjenju predmetnih obaveza.
Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
---|
Davy Cielen, Arno D. B. Meysman, Mohamed Ali | Introducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools | 2016 | Manning Publications | Engleski |
Allen B. Downey | Think Python: How to Think Like a Computer Scientist (2nd Edition) | 2015 | Green Tea Press | Engleski |
Wes McKinney | Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd Edition) | 2017 | O’Reilly Media | Engleski |
Stuart Russel, Peter Norvig | Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition) | 2009 | Pearson | Engleski |
Zbigniew Michalewicz, David B. Fogel | How to Solve It: Modern Heuristics (2nd Edition) | 2004 | Springer | Engleski |
El-Ghazali Talbi | Metaheuristics: From Design to Implementation | 2009 | John Wiley & Sons, Inc. | Engleski |
Provost, F., Fawcett, T. | Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking | 2013 | O’Reilly Media, Sebastopol | Engleski |
Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
---|
Složeni oblici vežbi | da | da | 10.00 |
Složeni oblici vežbi | da | da | 10.00 |
Složeni oblici vežbi | da | da | 10.00 |
Predmetni projekat | da | da | 30.00 |
Test | da | da | 10.00 |
Usmeni deo ispita | ne | da | 30.00 |
| Ime i prezime | Vid nastave |
---|
| | Predavanja |
| | Auditorne vežbe |
| | Auditorne vežbe |
| | Računarske vežbe |
| | Računarske vežbe |
| | Računarske vežbe |