1. Stiinta managementului, o ramura a cercetarilor operationale (7 ore)
   
   • Programare liniara: metoda grafica, metoda simplex.
   • Aplicatii �n marketing si aplicatii financiare.
   • Modele retea: drum de cost minim, arbori de ramificare minimala (algoritm de tip Greedy).
2. Modele liniare si neliniare avansate (6 ore)
   
   • Regresia liniara; regresia multiliniara; regresia logistica.
   • Serii temporale/Prognoza
3. Modele de asteptare (2 ore)
4. Clasificare.
   • Clasificare bayesiana.
   • Arbori de clasificare si decizie.
   • Clasificare bazata pe reguli.
   • Clasificare �k-nearest neighbor�
5. Clustering
   • Algoritmul K-means.
   • Clustering ierarhic
6. Analiza deciziilor

1. Anderson D., Sweeney D., Williams T., 1994, An Introduction to Management Science, Quantitative Approaches to Decision Making
2. Armstrong J.S., 2002, Principles of forecasting: A handbook for researchers and practitioners, Springer.
3. Duda. R. Hart. P., Storck D., 2000, (2nd edition), Pattern Classification, Wiley Interscience, New York.
4. Dumitrescu D., 1999, Principiile matematice ale teoriei clasificarii, Editura Academiei Rom�ne.
5. Gorunescu M., 2007, Clasificare si prognoza, Editura Universitaria, Craiova
6. Pardoe I., 2006, Applied regression modeling. A business Approach, Wiley Interscience.

�n cadrul orelor de laborator se vor aplica notiunile studiate unor probleme reale (domeniul economic, domeniul medical). Se vor folosi pachetele software MATLAB si SPSS.

• Examen scris, 2h (70% din nota finala): proba va consta din 3 probleme reale ce pot fi rezolvate cu algoritmii studiati. Unele probleme permit mai multe abordari, studentul fiind cel care decide care este abordarea convenabila.
• Nota de la laborator (30% din nota finala) reflecta activitatea studentului la orele de laborator si eventuala prezentare a unui referat.

1. Obiecte si caracteristici
2. Clasificarea bayesiana
3. Arbori de clasificare si decizie
4. Clasificare bazata pe reguli de asociere
5. K nearest neighbor
6. Clustering
7. Regresia logistica
8. Regresia liniara
9. Serii temporale
10. Abordari cantitative �n luarea deciziilor
11. Serii temporale completare

Ultima actualizare: Decembrie 2009