Навчальна дисципліна «Технології кластерного аналізу» спрямована на формування у студентів системних знань і практичних навичок у сфері кластеризації даних. Вона охоплює фундаментальні поняття, основні методи та алгоритми кластерного аналізу, включаючи ієрархічні, неієрархічні, густинні, ймовірнісні та інтелектуальні методи. Студенти ознайомляться з сучасними підходами до вибору ознак, підготовки та попередньої обробки даних для кластеризації, критеріями оцінювання якості кластерних рішень та методами візуалізації отриманих результатів. Значна увага приділяється застосуванню інтелектуальних методів, таких як нейромережі, нечітка логіка та генетичні алгоритми.
Дисципліна також орієнтована на практичне застосування технологій кластерного аналізу в різних галузях, зокрема в бізнес-аналітиці, текстовому та геопросторовому аналізі, біоінформатиці та соціальних мережах. В рамках курсу передбачено ознайомлення з провідним програмним забезпеченням та бібліотеками для аналізу даних (Python, R, MATLAB) та інтеграцією результатів кластеризації у системи підтримки прийняття рішень.
Після завершення курсу студенти будуть здатні ефективно використовувати сучасні технології кластерного аналізу для вирішення практичних задач, інтерпретувати отримані результати та розуміти перспективи розвитку і сучасні виклики у цій галузі.
- Викладач: Ушенко Юрій Олександрович