ANALITIČKI INFORMACIJSKI SUSTAVI

Nositelj predmeta: doc.dr.sc. Goran Kraljević

  • Sadržaj predmeta: Uvod u analitičke informacijske sustave. Sustavi poslovne inteligencije. OLAP analiza. Data Mining. Proces otkrivanja znanja u podacima. Prediktivno modeliranje. Klasifikacija, segmentacija, asocijacija. Osnovne Data Mining metode i algoritmi. Stabla odlučivanja. Neuronske mreže. Logistička regresija. Bayesove mreže. Klasteriranje. Asocijativna pravila. Data Mining metodologije. CRISP-DM. Analiza velikih podataka (Big Data). Hadoop. MapReduce, paralelna obrada podataka. Pregled Data Mining / Big Data analitičkih alata.


Kod: AOO404
Naziv predmeta: Napredne arhitekture i algoritmi
ECTS:5 
Studijski program:diplomski studij računarstva 
Godina:1 
Nastavnik: Danijel Zelenika

Semestar:ljetni 
Fond sati:2+0+2
Status kolegija: stručni 
Preduvjeti za ispit: nema 
Provjera znanja: kontinuirana tijekom nastave. Ispit pismeni i usmeni


Cilj kolegija: Proširivanje znanja iz područja algoritama i struktura


Sadržaj kolegija: Pretraživanje. Liste s preskakanjem. Samoorganizirajuće liste. Rijetko punjene tablice. Rotacije na stablima. Crveno-crna stabla. Samopodešavajuća stabla za pretraživanje. B stabla. B+ stabla. Višestruka stabla. Struktura trie. Proširivo raspršeno adresiranje. Prioritetni redovi. Operacije sa skupovima. Odabrani algoritmi nad grafovima.Obilazak grafa. Pretraživanje prvo u dubinu. Pretraživanje prvo u širinu. Slučajni brojevi. Pohlepna metoda. Podijeli pa vladaj. Tabu pretraživanje. Pretraga unazad. Dinamičko programiranje. Problem naprtnjače. Problem trgovačkog putnika. Vremensko raspoređivanje poslova.

Preporučena literatura: R. Sedgewick: Algorithms in C Addison Wesley,2004.Horowitz, Sahni Fundamentals of Computer Algorithms, Pitman,1995. A. Drozdek: Data Structures and Algorithms in C++,Thomson. 2005.