PREDMETI

Cilji

Cilji: - poznavanje lastnosti senzorskih podatkov in metapodatkov ter pomembnosti upoštevanja lokacije senzorjev in časa senzorskih meritev, - razumevanje obravnavanja senzorskih podatkov, predprocesiranja senzorskih podatkov in integracije različnih podatkovnih virov, - razumevanje in uporaba različnih metod za analizo senzorskih podatkov, - primerjava in uporaba primernih virov podatkov glede na zahteve dane aplikacije, izbira ustreznih korakov predprocesiranja, metod za analizo podatkov in načina ovrednotenja rezultatov analize. Kompetence: - sposobnost primerjalne analize senzorskih podatkov glede na lastnosti in zahteve, - sposobnost realizacije smiselnega in izvedljivega zaporedja akcij za obravnavo in predprocesiranje senzorskih podatkov ter povezovanje z drugimi podatki, - sposobnost izbire in uporabe primerne metode za analizo potencialno velikih količin senzorskih podatkov, - sposobnost eksperimentalnega ovrednotenja in primerjave rezultatov analize senzorskih podatkov.

Predmetnik

Osnovne lastnosti senzorskih podatkov in metapodatkov za potrebe analize senzorskih podatkov, vključno s statističnimi podatki, podatki o lokaciji senzorjev in dinamičnimi podatki povezanimi s časom. Primerjava obravnavanja senzorskih podatkov iz podatkovne baze in senzorskih podatkov, pridobljenih v realnem času. Predprocesiranje senzorskih podatkov, vključno s čiščenjem podatkov in bogatenjem podatkov z uporabo predznanja in/ali konteksta. Integracija drugih relevantnih podatkov (npr. vreme, tekstovna sporočila) s senzorskimi podatki. Osnovne in napredne metode za analizo senzorskih podatkov, vključno s prepoznavanjem vzorcev, detekcijo anomalij, modeliranjem in napovedovanjem. Poglobljeno individualno delo na obravnavi realnega primera iz študentovega raziskovalnega dela: izbira primernih podatkov in relevantnega problema, ki ga bo študent obravnaval z metodami analize senzorskih podatkov, izbira primernih pristopov za predprocesiranje podatkov in metod za analizo podatkov.