Data Mining

Tutori
Conf. dr. Ciprian Turturean
Prof. dr. Mircea Asandului

Plan de învățământ

Fişele disciplinelor din planul de învăţământ

  • Semestrul 1
    Calitatea și validarea datelor
    Tabelare și data visualisation
    Introducere în R
    Limbaje de procesare și analiză a datelor pentru Data Mining
    Semestrul 2
    Metodologia cercetării
    Analiza cluster și ierarhizare
    Arbori de decizie
    Discipline opționale: 1 din 3
    Administrare baze de date
    Depozite de date
    Sisteme Big Data pentru Machine Learning
    Discipline facultative
    Programare şi informatică decizională
    Plan de învățământ valabil pentru anul 1 (2023/2024)
  • Semestrul 1
    Rețele neurale
    Regresie multiplă. Analiza varianței și covarianței
    Logistic Regression
    Discipline opționale: 1 din 2
    Procesarea imaginilor
    Prelucrarea statistica a datelor text
    Discipline facultative
    Contabilitate şi sisteme informaţionale
    Modelare
    Semestrul 2
    Etică și integritate academică
    Pregătirea lucrării de disertației
    Statistică bayesiană
    Modele cu ecuații structurale
    Scalare și analiză conjoint
    Practica
    Plan de învățământ valabil pentru anul 2 (2023/2024)


Nevoia de specialiști capabili să creeze și să gestioneze baze mari de date, să extragă informații cu ajutorul metodelor statistice și să ofere suport pentru luarea deciziilor este subliniată de un număr tot mai mare de voci competente în spațiul public. Concepte precum Big Data, Data Analyst, Data Scientist, Data Mining sunt în atenția specialiștilor din universități, instituții de cercetări și companii. Într-un context în care puterea computerelor crește exponențial, bazele de date sunt tot mai mari și mai complexe, se definește tot mai clar profilul unui specialist cu competențe mixte din zona statisticii și informaticii capabil să lucreze în condițiile noi și dinamice ale pieței globale.

Obiective specifice ale programului

– Pregătirea de specialiști de vârf capabili de a:

  • elabora și implementa baze de date și strategii de depozitare a datelor;
  • gestiona structura și calitatea datelor relevante pentru o organizație, pentru a spori valoarea acestora;
  • evalua metodele și instrumentele adecvate pentru analiza datelor în contexte organizaționale specifice;
  • aplica metodele avansate de analiză a datelor într-o varietate de medii organizaționale;
  • construi modele de analiză și modele predictive folosind instrumente adecvate.

– Formarea continuă a angajaților pentru a îmbunătăți experiența practică dintr-o organizație prin utilizarea metodelor de analiză a datelor și pachetele program specializate
– Dezvoltarea cercetării din domeniul Data Mining

Absolvenţii acestui program pot lucra în: Firme de cercetare de piață; Firme de servicii (outsourcing); Firme IT; Firme Social media; Instituţii financiar-bancare; Instituţii de sănătate; Centre de cercetare din sectorul privat şi public; Cabinete de consultanţă; Companii etc.