Data Mining

http://romisatriawahono.net/dm/

Mata kuliah yang membahas tentang data mining. Fokus bahasan adalah tentang pengenalan data mining, proses data mining, evaluasi dan validasi pada data mining, metode dan algoritma, serta jenis penelitian data mining. Mahasiswa yang telah mengikuti mata kuliah ini diharapkan dapat memahami materi dan melakukan penelitian pada tema data mining dan machine learning dengan baik dan berkualitas.

Standard Competency:

1. Mahasiswa memahami konsep, algoritma, dan tool data mining
2. Mahasiswa memahami seluruh proses data mining
3. Mahasiswa mampu melakukan eksperimen berdasarkan proses data mining dan menggunakan tool data mining
4. Mahasiswa memahami arah terbaru penelitian data mining
5. Mahasiswa mampu melakukan penelitian pada topik data mining

Slide:

1. Pengenalan Data Mining
2. Proses Data Mining
3. Evaluasi dan Validasi Data Mining
4. Metode dan Algoritma Data Mining
5. Penelitian Data Mining

Software Requirements:

1. RapidMiner ver 5.3 atau 6.0

Textbooks:

1. Ian H. Witten, Frank Eibe, Mark A. Hall, Data mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Edition, Elsevier, 2011
2. Daniel T. Larose, Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining, John Wiley & Sons, 2005
3. Florin Gorunescu, Data Mining: Concepts, Models and Techniques, Springer, 2011
4. Jiawei Han and Micheline Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques 3nd Edition, Elsevier, 2012
5. Oded Maimon and Lior Rokach, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook Second Edition, Springer, 2010