• Організувати видобування даних з веб простору та їх попередню обробку відповідно до мети інтелектуального аналізу даних
• Застосувати алгоритми класифікації, кластеризації, асоціативних правил для задач бізнес аналітики Web Mining

• Теорія систем баз даних і знань
• Методи та засоби інженерії даних та знань

Web Mining – основні поняття та принципи, проблеми аналізу інформації з Web. Етапи Web Mining. Категорії Web Mining:аналіз використання веб-ресурсов (Web Usage Mining), видобування веб-структур (Web Structure Mining), видобування веб-контенту (Web Content Mining). Методи добування Web-контенту: добування Web-контенту в процесі інформаційного пошуку, добування Web-контенту для формування баз даних. Добування Web-структур: (подання Web-cтруктур, оцінка важливості Web-структур, пошук Web-документів з урахуванням гіперпосилань, кластерізація Web-структур). .Дослідження використання Web-ресурсів : етап препроцесінгу, етап добування шаблонів, етап аналізу шаблонів й їхнє застосування).Задачі бізнес аналітики Web Mining.

• Захарія Л.М. “Інформаційний пошук. Алгоритми класифікації текстових документів” методичні вказівки до дисципліни “Машинне навчання” Львів: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2012. — 36 с.
• Манінг, Рабхаван, Шютце: Введение в информационный поиск. , Яндекс, 2011.
• Ландэ. Поиск знаний в интернете, Киев, 2005
• Markov Z, Larose D.T. Data-mining the Web : uncovering patterns in Web content, structure, and usage, - John Wiley & Sons Inc., 2007
• Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С.И. Елизаров. – 3-е издание перераб. и доп. – СПб.: БХВ-Петербург, 2009
• Давыдов А. А. Системная социология: Social Networks Mining. М.: ИС РАН, 2009.

• Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, розрахункова робота, усне опитування
• Підсумковий контроль (60%, іспит): тестування (60%).