Інтелектуальний аналіз медичних данних

Мета
Метою є є оволодіння методами сучасної обробки даних – інтелектуального аналізу даних (Data Mining, Knowledge Discovery in Data), аналітичного дослідження великих масивів інформації з метою виявлення нових раніше невідомих, практично корисних знань і закономірностей, необхідних для прийняття рішень; огляд методів, програмних продуктів і різних інструментальних засобів, які використовуються Data Mining; розгляд практичних прикладів застосування Data S4 Mining; підготовка студентів до самостійної роботи з вирішення задач засобами Data Mining і розробки інтелектуальних систем. 

Завдання 
- опанувати базові принципи побудови моделей даних; 
− ознайомитися з концепцією Knowledge Discovery in Data (виявлення знань в даних) и Data Mining («видобування» знань); 
− навчитися ефективно використовувати методи здобуття знать з великих масивів даних; 
− ознайомитися з основними типами задач, що можуть бути вирішені за допомогою методів інтелектуального аналізу даних; 
− отримати практичні навички з використання інструментальних засобів інтелектуального аналізу даних при вирішенні прикладних задач та навчитися інтерпретувати отримані результати 

Основні результати навчання: 
Уміти використовувати знання методів обробки інформації та комунікаційних технологій при вирішенні професійних завдань (управління інформацією). 
Управляти комплексними діями або проектами, нести відповідальність за прийняття інженерних рішень у непередбачуваних умовах. 
 
Практичне значення та використання отриманих знань:
− основні поняття, задачі та стадії інтелектуального аналізу медичних даних; 
− підходи к збереженню, представленню та обробці інформації в сучасних інформаційних  медичних  системах; 
− методи побудови моделей та аналізу залежностей у великих масивах медичних даних; 
− сучасні програмні засоби для проектування i розробки систем інтелектуального аналізу даних; 
− концепції сховищ даних, їх оперативної аналітичної обробки; 
− обґрунтовувати вибір конкретного типу моделі та методу інтелектуального аналізу даних при вирішенні поставленої практичної задачі; 
− проводити необхідну попередню обробку даних, визначати тип задачі аналізу, вирішувати її адекватно обраним методом з оптимально визначеними параметрами, оцінювати результати, робити змістовні висновки та інтерпретацію; 
− використовувати сучасні програмні засоби для проектування та дослідження систем інтелектуального аналізу медичних даних.
 
Форми організації освітнього процесу:
Л – лекційні заняття; 
ПЗ – практичні заняття; 
СРС – самостійна робота здобувача вищої освіти; 
К – консультації викладача;
ІЗ – індивідуальні завдання;
МКР – модульна контрольна робота.

Інформаційне забезпечення
1. Барсегян А. А. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А.А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров. – 3-е изд., перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009. – 512 с. 
2. Олійник А. О. Інтелектуальний аналіз даних : Навчальний посібник / А. О. Олійник, О. О. Олійник, С. О. Субботін. – Запоріжжя : ЗНТУ, 2011. – 278 с. 
3. Ситник В.Ф., Краснюк М.Т. Інтелектуальний аналіз даних (дейтамайнінг): навч. посібник. – К.: КНЕУ, 2007. – 376 с. 
4. Чубукова И.А. Data Mining: учебное пособие / И.А. Чубукова. – М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. – 382 с. 
5. Дубровин В.И. Интеллектуальные средства диагностики и прогнозирования надежности авиадвигателей: Монография / В.И. Дубровин, С.А. Субботин, А.В. Богуслаев, В.К. Яценко. – Запорожье: ОАО "Мотор-Сич", 2003. – 279 с. S11 
6. Han J. Data Mining: Concepts and Techniques (Second Edition) / J. Han, M. Kamber – Morgan Kaufmann Publishers, 2006. – 800 p. 
7. Witten, I. H. Data mining : practical machine learning tools and techniques. / Ian H. Witten, Frank Eibe, Mark A. Hall. – 3rd ed. – Morgan Kaufmann Publishers, 2011. – 630 p. 
Інтернет ресурси:
1. Weka 3: Data Mining Software in Java [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/  
2. Weka 3 Wiki documentation [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://weka.wikispaces.com/