ISTRAŽIVANJE PODATAKA 2

I smer i R smer

U okviru kursa Istraživanje podataka 2 se obrađuju teme:

  • Istraživanje podataka - podsećanje (ili uvod)
  • Priprema podataka
  • Pravila pridruživanja
  • Klasterovanje
  • Klasifikacija
  • Dodatne teme
    • Istraživanje podataka i tekstualni podaci
    • Istraživanje podataka i vremenske serije
    • Istraživanje podataka i grafovski podaci

Predmetni nastavnik:

Asistenti:

  • Marija Ristić (e-adresa: marija.ristic@matf.bg.ac.rs)

Izborni predmet

  • 6 ESPB bodova
  • 2 časa predavanja
  • 3 časa vežbi

Ispitne obaveze (100 poena):

  • izrada projekta - primena IP nad izabranim skupom podataka ili
  • pregled oblasti/alata koji se izlaže na časovima predavanja ili vežbi u januaru 2026. godine

Student može da izabere jedan od ponuđenih zadataka ili da predloži skup podataka prema svojim interesovanjima i opis koje tehnike IP bi koristio u okviru projekta. Predloženi skup podataka mora da ima najmanje 100 kolona i 2000 redova za studente na osnovnim studijama, a 50 kolona za studente na master studijama. Skupovi podataka se mogu potražiti na sajtu Kaggle. U okviru rada na projektu student pravi zapisnik koji sadrži opise svih koraka (naknadno će biti postavljen šablon za pravljenje zapisnika). Neophodno je da student preda projekat i zapisnik najmanje 10 dana pre polaganja ispita. Krajnji rok za predaju projekta je 1.9.2026.
Studenti koji su u prethodnim šk. godinama izabrali temu za projekat kod prof. Nenada Mitića mogu da je zadrže, ali je neophodno da popune ANKETU do 15.1.2026.

Teme za projekte Rok za izbor teme je 1.6.2026.

Studenti koji žele da izlažu pregled oblasti/alata na časovima predavanja ili vežbi potrebno je da popune sledeću ANKETU do 31.12.2025. Tema koju student može da izabere je jedno od poglavlja iz knjige Charu C. Aggarwal: Data Mining The Textbook, Springer, 2015:

  • Chapter 13 Mining Text Data
  • Chapter 14 Mining Time Series Data
  • Chapter 17 Mining Graph Data
  • Chapter 18 Mining Web Data
Student će za izlaganje imati 2 šk. časa.
Student može da predloži i novu temu koja se odnosi na istraživanje podataka.

Materijali

Glavna literatura

  1. Charu C. Aggarwal: Data Mining The Textbook, Springer, 2015.

Teme

  1. Priprema podataka
  2. Pravila pridruživanja
  3. Klasterovanje
  4. Klasifikacija

Materijali sa časova

Raspored izlaganja tema

U utorak, 20.1.2026, neće biti održana predavanja.
Studenti će u poslednje dve nedelje izlagati dodeljene teme prema sledećem rasporedu:

  • 27.1.2026.
    • termin vežbi 10.00-12.00: 439/2019 Marko Vučeljić, IP tekstualnih podataka
    • termin predavanja: 133/2022 Miona Sretenović, 41/2022 Ognjen Marković, IP vremenskih serija
  • 2.2.2026. ponedeljak, stari termin vežbi
    • 9.00-11.00 7/2022 Marko Cvijetinović, IP nad grafovima
    • 11.00-13.00 153/2018 Kosta Nenadić, IP nad slikama
  • 3.2.2026.
    • termin vežbi 10.00-12.00: 1065/2025 Tanja Gavrić, IP nad veb podacima
    • termin predavanja: 35/2022 Sofija Janevska, 46/2022 Nina Ostojić, IP tekstualnih podataka

19.1.2026.

Radna subota, 17.1.2026.

U subotu, 17.1.2026, predavanja će biti održana u terminu vežbi, tj. 9.00-12.00, a vežbe u terminu predavanja, tj. 16.00-18.00.

16.1.2026.

Odlaganje predavanja iz IP2

Zbog bolesti profesora, predavanja iz Istraživanja podataka 2 neće biti održana 13.1.2026.
Nadoknada će biti održana u ponedeljak, 19.1. od 10.00 do 13.00 u sali Jag1.
Link za online pristup: https://matf.webex.com/meet/mirjana

13.1.2026.

Početak školske godine

Svim studentima želimo uspešan početak školske godine!

01.11.2025.

Matematički fakultet, Univerzitet u Beogradu
školska 2025/26. godina