Cilj
Ishod
Metode izvodjenja nastave
Sadržaj
Literatura
Teorijska nastava
Priprema i transformacija podataka. Eksploratorna analiza podataka. Identifikovanje paterna u podacima. Analiza sekvenci: vizuelizacija i eksploratorna analiza sekvenci; identifikacija paterna u sekvencama (sequential pattern mining); klasterovanje sekvenci Analiza teksta: identifikacija tema teksta primenom statističkih metoda (topic modeling) i metoda zasnovanih na mrežnoj analizi (community detection); klasterizacija tekstualnih sadržaja
Praktična nastava
Upoznavanje sa softverskim bibliotekama i alatima relevantnim za svaku od oblasti obuhvaćenih teorijskom nastavom. Primena ovih biblioteka i alata za implementaciju programa (u odabranom programskom jeziku) zasnovanih na uvedenim teorijskim konceptima, metodama i tehnikama.
1. G. Grolemund, H. Wickham. R for Data Science O’Reilly Media 2017
2. W. McKinney. Python for Data Analysis, 2nd Edition O’Reilly Media 2017
3. J. Silge and D. Robinson. Text mining with R, A Tidy Approach O’Reilly Media 2017
4. B. Bengfort, R. Bilbro, T. Ojeda Applied Text Analysis with Python: Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning. O’Reilly Media 2018
