Wstęp do Data Mining

Laboratorium w semestrze letnim 2023/24 odbywa się we wtorki w godz. 10-12 w PK4 WFAiIS.

Strona kursu w Moodle: https://moodle.umk.pl/WFAIIS/course/view.php?id=40

Warunki zaliczenia zajęć:

• zadania z laboratorium:
  Rozwiązania zadań, w postaci notatników Jupyter (pliki *.ipynb), należy terminowo deponować na stronie kursu w Moodle lub w prywatnych repozytoriach GitHub utworzonych poprzez adresy podane na stronie kursu Moodle.
  Zaliczenie co najmniej 6 z 10 zadań wystarczy do uzyskania oceny dostatecznej.
• projekt zaliczeniowy:
  Uzyskanie oceny wyższej niż dostateczna, oprócz wykonania zadań z laboratorium, wymaga zrealizowania projektu w postaci aplikacji lub notatnika Jupyter demonstrującego zastosowanie wybranych metod Data Mining w praktycznych zagadnieniach.
  Propozycje tematów projektów
  

Rozwiązanie muszą być wykonane samodzielnie. Nie jest dozwolone udostępnianie rozwiązań innym osobom do skopiowania oraz wykorzystywanie narzędzi AI do generowania rozwiązań

• Robert Layton, Learning Data Mining with Python, 2015 (2017 wydanie 2) - dostęp on-line z biblioteki z sieci UMK
• Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Anuj Karpatne, Introduction to Data Mining (Second Edition), WWW
• Sebastian Raschka, Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn, machine-learning-book

1. Nie za długi wstęp do python, jupyter, numpy, pandas, matlibplot, scikit-learn, seaborn
2. Analiza statystyczna danych, wizualizacja danych
   • preprocessing: wykrywanie anomalii, braki w danych, dane odstające
3. Regresja
   * Liniowa oraz wielomianowa
   • problem przeuczenia: underfitting/overfitting
4. Klasyfikacja i ocena klasyfikatorów
   • regresja logistyczna
   • kNN
   • drzewa decyzyjne
   • SVM
   • walidacja krzyżowa (cross validation)
5. Analiza skupień
   • k-means
   • metody hierarchiczne, dendrogramy
   • DBSCAN
6. Text mining
   • worek słów (BOW)
7. Przetwarzanie obrazów
   • PCA do kodowania obrazów
8. Analiza szeregów czasowych (?)

Laboratoria realizowane są w języku Python z wykorzystaniem notatników Jupyter. Na pracowni komputerowej dostępna jest dystrybucja Anaconda (zalecane środowisko na zajęciach) zawierająca wszystkie niezbędne biblioteki i narzędzia. Możliwe jest również wykorzystanie usług sieciowych umożliwiających edycję i uruchamianie notatników, jak Google Colab lub Binder. Python oraz jupyter-notebook dostępne są również na serwerze studenckim polon7.fizyka.umk.pl

1. Jeśli chcesz korzystać z repozytoriów GitHub do przesyłania rozwiązań to utwórz prywatną kopie repozytorium klikając na adres podany w Moodle
2. Pobierz notatnik ipynb, np. klonując repozytorium GitHub
3. Otwórz wiersz poleceń Anaconda i przejdź do katalogu zawierającego pobrane pliki
4. Uruchom serwer Jupyter poleceniem
   

   jupyter-notebook

   lub

   jupyter-lab

5. Po wykonaniu zadań zapisz notatnik
6. Umieść rozwiązanie w Moodle lub w repozytorium GitHub

Google colaboratory umożliwia zapis notatników do prywatnych repozytoriów GitHub, usługa Binder umożliwia wyłącznie import publicznych repozytoriów GitHub.

1. Utwórz kopie repozytorium z notatnikiem poprzez link podany w Moodle
   https://moodle.umk.pl/WFAIIS/course/view.php?id=41#section-1
2. Uruchom notatnik w Google Colab klikając
3. Po wykonaniu zadania zapisz notatnik w repozytorium GitHub
   Plik → Zapisz notatnik w usłudze GitHub

• Google Colab (zalecane)
  • dostęp do GPU
  • wymagane konto Google i autoryzacja
  • edytowane notatniki można zapisać na Dysku Google lub w GitHub (także w prywatnych repozytoriach)
  • sesja aktywna dopóki jest otworzona w przeglądarce (max. 12h.)
• MyBinder
  • tylko CPU, min. 1GB RAM
  • nie wymaga autoryzacji
  • brak możliwości zachowania zmian pomiędzy sesjami
  • sesja do 6 h., przerywana gdy brak aktywności przez 10 min
  • często długotrwała procedura konfiguracji i niestabilna praca (brak zapisu może powodować utratę danych)

• Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively
  • www.learnpython.org
• jupyter The Jupyter Notebook is an open-source web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and narrative text.
  • Jupyter Notebook for Beginners: A Tutorial
• NumPy NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python
  • NumPy tutorial
• Pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool
  • 10 minutes to pandas
  • Using Pandas and Python to Explore Your Dataset by Reka Horvath
• scikit-learn Simple and efficient tools for predictive data analysis
• matplotlib comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python.
  • Matplotlib tutorial for beginner by Nicolas P. Rougier
• seaborn: statistical data visualization
  • Python Seaborn Tutorial For Beginners by Karlijn Willems
  • Visualization with Seaborn from Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas