Program se primenjuje od 01.10.2013..
Cilj predmeta je upoznavanje studenata sa osnovnim konceptima računarom podržanih sistema koji se koriste za podršku donošenju strateških poslovnih odluka. Studenti će razmeti principe eksploatacije i istraživanja podataka (Data Mining) na kojima ovi sistemi počivaju i biti osposobljeni za njihovu primenu za podršku donošenja poslovnih odluka.
Studenti će po završetku kursa imati znanja o mogućnostima i ograničenjima savremenih sistema poslovne inteligencije. Imaće veštine koje će im omogućiti da na efikasan način koriste ove sisteme za donošenje strateških poslovnih odluka. Biće upoznati sa osnovnim tehnologijama na kojima ovakvi sistemi počivaju, podacima koji se u ovim sistemima čuvaju i informacijama koje se mogu dobiti njihovom obradom. Pored toga, imaće jasnu sliku o pouzdanosti takvih informacija, kao i oblicima u kojima se one javljaju.
Pregled osnovnih koncepata iz domena poslovne inteligencije, sistema za podršku donošenju odluka i sistema baza i skladišta podataka. Osnovni načini predstavljanja znanja u istraživanju podataka, tipovi podataka koji se javljaju, načini njihovog prikupljanja i prečišćavanja. Načini prikaza velikih količina podataka, kao i osnovne tehnike regresije, klasifikacije i grupisanja (klasterizacije). Primena poslovne inteligencije u različitim sferama poslovanja. Teorijsku nastavu prati obuka iz praktičnog korišćenja rešenja otvorenog koda namenjenih rešavanju problema iz domena eksploatacije podataka (Wakaito Environment for Knowledge Analysis - WEKA).
Predavanja i laboratorijske vežbe, testovi i ispitni zadatak. U okviru laboratorijskih vežbi će studenti biti osposobljeni za efikasno korišćenje sistema eksploataciju i istraživanje podataka.
Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
---|
Džejms Veterbe, Efraim Maklin | Informaciona tehnologija za menadžment | 2002 | Zavod za udžbenike | Srpski jezik |
Dubravko Ćulibrk, Milan Mirković | Osnovi eksploatacije i istraživanja podataka, skripta | 2012 | FTN, Novi Sad | Srpski jezik |
Carlo Vercellis | Business intelligence: data mining and optimization for decision making | 2009 | Wiley | Engleski |
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall | Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques | 2011 | Morgan Kaufmann | Engleski |
Ćulibrk, D. | Otkrivanje znanja iz podataka: odabrana poglavlja | 2012 | CreateSpace | Srpski jezik |
Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
---|
Predmetni(projektni)zadatak | da | da | 30.00 |
Test | da | da | 10.00 |
Pismeni deo ispita - kombinovani zadaci i teorija | ne | da | 30.00 |
Prisustvo na predavanjima | da | da | 5.00 |
Prisustvo na računarskim vežbama | da | da | 5.00 |
Usmeni deo ispita | ne | da | 20.00 |
| Ime i prezime | Vid nastave |
---|
| | Predavanja |
| | Predavanja |
| | Predavanja |
| | Računarske vežbe |
| | Računarske vežbe |