Subject

Knowledge Discovery for Business Processes

1. Course Title Knowledge Discovery for Business Processes
Discovery of knowledge about business processes
2. Code m23_w_042
3. Study Programme
4. Organizer of the study programme (unit, institute, department or division) Faculty of Computer Science and Engineering
5. Degree level (first, second, third cycle) Second cycle
6. Academic year / semester 10 / Summer
7. Number of ECTS credits 6
8. Teacher Георгина Мирчева
9. Prerequisites for enrolling in the course
10. Objectives of the course programme (competences) Во овој курс се изучуваат техниките за откривање на знаење за бизнис процеси со што се врши автоматко откривање на моделите на бизнис процеси базирано на податоци за минатите настани од процесот. Овој курс ги обединува податочното рударење и моделирањето на бизнис процеси што може да се примени за автоматско откривање и подобро моделирање на бизнис процеси. Ќе бидат разгледани различни техники кои користат податоци за минатите настани и ќе бидат применети на реални апликации. По завршување на овој курс студентите ќе имаат продлабочени знаења за интелигентно моделирање на бизнис процеси, ќе знаат да изберат соодветни техники и да ги применат истите во реални апликации. Студентите ќе стекнат практично знаење преку анализа на студија на случај.
11. Course content Бизнис процеси, вовед, концепти, фази во менаџирање на бизнис процеси. Преглед на јазици за моделирање на бизнис процеси. Моделирање на бизнис процеси. Прибирање и репрезентација на податоци за бизнис процеси. Логови од настани на бизнис процесот, содржина и формат. Алгоритми за откривање на тек во бизнис процеси, идентификација на настани и одлуки, и одредување на веројатности за нивно појавување. Автоматско откривање на ресурси и нивна комуникација. Типови на проблеми за рударење на бизнис процеси. Откривање на знаење за бизнис процеси, вовед, техники и апликации. Откривање на бизнис процеси базирано на генетски алгоритми. Откривање на бизнис процеси базирано на матна логика. Проверка на коректноста. Идентификација на тесни грла. Подобрување на модели на бизнис процеси. Ре-дизајн на бизнис процеси. Анализа и евалуација. Мониторинг и контрола на бизнис процеси. Операциона поддршка. Софтверски алатки за откривање на знаење за бизнис процеси.
12. Learning methods Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, практични вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).
13. Total available time 6 ECTS x 30 hours = 180 hours
14. Distribution of available time 60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 hours
15. Forms of teaching activities
15.1. Lectures - theoretical instruction 60 hours
15.2. Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork 0 hours
16. Other forms of activities
16.1. Project assignments 45 hours
16.2. Independent assignments 45 hours
16.3. Home study 30 hours
17. Assessment method
17.1. Tests 15 points
17.2. Seminar paper / project (presentation: written and oral) 45 points
17.3. Activities and learning 15 points
17.4. Final exam 0 points
18. Grading criteria (points / grade)
up to 50 points5 (five) (F)
from 51 to 60 points6 (six) (E)
from 61 to 70 points7 (seven) (D)
from 71 to 80 points8 (eight) (C)
from 81 to 90 points9 (nine) (B)
from 91 to 100 points10 (ten) (A)
19. Requirement for obtaining a signature and taking the final exam completed activities
20. Language of instruction Macedonian and English
21. Method for monitoring the quality of teaching internal evaluation and survey mechanism
22. Literature
22.1. Required literature
1. Wil M.P. van der Aalst | Process Mining: Data Science in Action | Springer-Verlag Berlin Heidelberg | 2016
2. Andrea Burattin | Process Mining Techniques in Business Environments | Springer International Publishing | 2015
3. Wil M.P. van der Aalst | Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes | Springer-Verlag, Berlin | 2011
4. Lars Reinkemeyer | Process Mining in Action: Principles, Use Cases and Outlook | Springer | 2020
22.2. Additional literature
No. Author Title Publisher Year