Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (S1)

Sylabus przedmiotu Statystyczne metody ekstrakcji wiedzy - przedmiot do wyboru 1:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta licencjat
Obszary studiów nauk społecznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Statystyczne metody ekstrakcji wiedzy - przedmiot do wyboru 1
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Aneta Becker <aneta.becker@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 2 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 22 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiadomości z zakresu matematyki i statystyki szkół wyższych, podstawy informatyki, a także ogólna wiedza ekonomiczna.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie z modelami i technikami odkrywania ukrytych cennych informacji oraz zrozumienie jak działają algorytmy eksploracji danych.
C-2Zaznajomienie z eksploracyjną metodą analizy dużych zbiorów informacji (ang. Data Mining).
C-3Przygotowanie do praktycznego stosowania procedur Data Mining oraz interpretacji uzyskanych wyników.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
wykłady
T-W-1Część pierwsza – Wprowadzenie: I. Ogólna postać procesu ekstrakcji wiedzy. II. Zasilenia informacyjne, struktura i organizacja danych. III. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część I). Filtracje i wykrywanie wartości nietypowych. Metody uzupełniania braków danych. Eliminacja ilości zmiennych i problemy wielowymiarowe. IV. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część II). Wybór najlepszych zmiennych do modelu. Transformacje cech i kategoryzacje zmiennych ilościowych.7
T-W-2Część druga – Techniki i metody eksploracji danych: V. Metody prognozowania – standardy modelowania i analiza wyników. Zastosowanie regresji logistycznej, drzewa decyzyjnego, sieci neuronowych. Generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w prognozowaniu oraz tworzenie raportów projektów. VI. Metody grupowania obiektów: k-średnich, sieci Kohonena oraz generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w grupowaniu.7
T-W-3Część trzecia – Prezentacja wyników: VII. Techniki i narzędzia prezentacji wyników oraz sposoby oceny modeli. VIII. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część I). Organizacja zbiorów danych wykorzystywanych w analizach Data Mining. Tworzenie projektów analizy danych i zarządzanie projektami. IX. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część II). Metody budowy diagramów analizy danych, wizualizacja graficzna danych, transformacje zmiennych, problemy związane z brakami danych, selekcja zmiennych dla potrzeb eksploracji danych.8
22

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
wykłady
A-W-1Udział w wykładach22
A-W-2Przygotowanie projektu16
A-W-3Studiowanie literatury10
A-W-4Prezentacja projektu2
A-W-5Udział w konsultacjach10
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjno-problemowy − wykład ilustrowany slajdami i przykładami praktycznymi w wybranym środowisku narzędziowym, dyskusja rozwiązań pochodzących z literatury i praktyki.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie w formie pisemnej (test), trwające 45 minut.
S-2Ocena podsumowująca: Projekt opracowany z wykorzystaniem materiału statystycznego i narzędzi informatycznych.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_O19_W01
Student zna modele i techniki odkrywania cennych informacji oraz rozumie jak działają algorytmy eksploracji danych.		E_1A_W01, E_1A_W06, E_1A_W07S1A_W01, S1A_W06C-2, C-1T-W-1, T-W-2M-1S-2, S-1
E_1A_O19_W02
Student zna metody analizy dużych zbiorów informacji.		E_1A_W12, E_1A_W07, E_1A_W06, E_1A_W10, E_1A_W01S1A_W01, S1A_W03, S1A_W05, S1A_W06, S1A_W08C-3, C-2, C-1T-W-1, T-W-2M-1S-2, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_O19_U01
Student umie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining.		E_1A_U11, E_1A_U01, E_1A_U12, E_1A_U04, E_1A_U03, E_1A_U17, E_1A_U02, E_1A_U07S1A_U01, S1A_U02, S1A_U03, S1A_U05, S1A_U06, S1A_U07, S1A_U08, S1A_U09, S1A_U10C-2, C-3, C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1S-2
E_1A_O19_U02
Student potrafi zastosować techniki i narzędzia prezentacji wyników w praktyce oraz ocenić przydatność skonstruowanych modeli.		E_1A_U11, E_1A_U12, E_1A_U01, E_1A_U09, E_1A_U04, E_1A_U08, E_1A_U02, E_1A_U03, E_1A_U16, E_1A_U17, E_1A_U07S1A_U01, S1A_U02, S1A_U03, S1A_U04, S1A_U05, S1A_U06, S1A_U07, S1A_U08, S1A_U09, S1A_U10C-1, C-3, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_1A_O19_K01
Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej.		E_1A_K03, E_1A_K05, E_1A_K08, E_1A_K02, E_1A_K09S1A_K02, S1A_K03, S1A_K04, S1A_K05C-2, C-1, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
E_1A_O19_W01
Student zna modele i techniki odkrywania cennych informacji oraz rozumie jak działają algorytmy eksploracji danych.		2,0nie posiada wiedzy na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji oraz nie rozumie jak działają algorytmy eksploracji danych
3,0posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji
3,5posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji, przy pomocy nauczyciela potrafi wyjaśnić jak działają algorytmy eksploracji danych
4,0posiada wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji, przy pomocy nauczyciela potrafi wyjaśnić jak działają algorytmy eksploracji danych
4,5posiada wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji, potrafi wyjaśnić jak działają algorytmy eksploracji danych
5,0posiada wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji oraz rozumie jak działają algorytmy eksploracji danych, potrafi samodzielnie zaproponować odpowiednie metody do rozwiązania problemów o tematyce społeczno-gospodarczej
E_1A_O19_W02
Student zna metody analizy dużych zbiorów informacji.		2,0nie posiada wiedzy na temat metod analizy dużych zbiorów informacji
3,0posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji
3,5posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać, przy pomocy nauczyciela, możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych
4,0posiada wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać, przy pomocy nauczyciela, możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych
4,5posiada wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych
5,0posiada wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych oraz zna popularne pakiety komputerowe wykorzystywane do operacji na dużych zbiorach danych

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
E_1A_O19_U01
Student umie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining.		2,0nie umie przygotować danych do analiz statystycznych i Data Mining
3,0potrafi, przy pomocy nauczyciela, przygotować wstępnie dane do analiz statystycznych i Data Mining
3,5potrafi, przy pomocy nauczyciela, przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining
4,0potrafi samodzielnie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining
4,5umie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining oraz potrafi wykonać odpowiednie analizy z pomocą popularnych pakietów komputerowych
5,0umie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining, wykonać odpowiednie analizy z pomocą popularnych pakietów komputerowych oraz zinterpretować uzyskane wyniki
E_1A_O19_U02
Student potrafi zastosować techniki i narzędzia prezentacji wyników w praktyce oraz ocenić przydatność skonstruowanych modeli.		2,0nie potrafi zastosować technik i narzędzi prezentacji wyników w praktyce oraz nie umie ocenić przydatności skonstruowanych modeli
3,0potrafi, przy pomocy nauczyciela, zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych
3,5potrafi, przy pomocy nauczyciela, zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych i wykonać wstępne obliczenia
4,0potrafi samodzielnie zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych i wykonać wstępne obliczenia
4,5potrafi samodzielnie zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych i wykonać zaawansowane obliczenia
5,0potrafi samodzielnie zastosować odpowiednie techniki i narzędzia prezentacji wyników oraz umie ocenić skonstruowane modele pod kontem ich przydatności do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
E_1A_O19_K01
Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej.		2,0nie opanował zasad pracy indywidualnej oraz zespołowej
3,0potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie statystyczne, a z pomocą nauczyciela zorganizować grupowy projekt badawczy
3,5potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie statystyczne i zorganizować grupowy projekt badawczy przy wsparciu nauczyciela
4,0opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, z pomocą nauczyciela identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu i dokonać wstępnej analizy uzyskanych wyników
4,5opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, a także dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników
5,0opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników, wykorzystać wszystkie moduły poznanych pakietów statystycznych

Literatura podstawowa

  1. Larose D. T., Odkrywanie wiedzy z danych: wprowadzenie do eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2006, Seria: Informatyka-Zastosowania
  2. Lasek M., Metody Data Mining w analizowaniu i prognozowaniu kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw, Wyd. Difin, 2007
  3. Podręcznik, Statystyka i Data Mining w badaniach naukowych, StatSoft, Warszawa-Kraków, 2004

Literatura dodatkowa

  1. Han J., Kamber M., Data Mining Concepts & Techniques, Morgan Kaufman Publishers, 2000
  2. Podręcznik, Statystyka i Data Mining w praktyce, StatSoft, Warszawa-Kraków, 2004

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Część pierwsza – Wprowadzenie: I. Ogólna postać procesu ekstrakcji wiedzy. II. Zasilenia informacyjne, struktura i organizacja danych. III. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część I). Filtracje i wykrywanie wartości nietypowych. Metody uzupełniania braków danych. Eliminacja ilości zmiennych i problemy wielowymiarowe. IV. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część II). Wybór najlepszych zmiennych do modelu. Transformacje cech i kategoryzacje zmiennych ilościowych.7
T-W-2Część druga – Techniki i metody eksploracji danych: V. Metody prognozowania – standardy modelowania i analiza wyników. Zastosowanie regresji logistycznej, drzewa decyzyjnego, sieci neuronowych. Generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w prognozowaniu oraz tworzenie raportów projektów. VI. Metody grupowania obiektów: k-średnich, sieci Kohonena oraz generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w grupowaniu.7
T-W-3Część trzecia – Prezentacja wyników: VII. Techniki i narzędzia prezentacji wyników oraz sposoby oceny modeli. VIII. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część I). Organizacja zbiorów danych wykorzystywanych w analizach Data Mining. Tworzenie projektów analizy danych i zarządzanie projektami. IX. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część II). Metody budowy diagramów analizy danych, wizualizacja graficzna danych, transformacje zmiennych, problemy związane z brakami danych, selekcja zmiennych dla potrzeb eksploracji danych.8
22

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach22
A-W-2Przygotowanie projektu16
A-W-3Studiowanie literatury10
A-W-4Prezentacja projektu2
A-W-5Udział w konsultacjach10
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_1A_O19_W01Student zna modele i techniki odkrywania cennych informacji oraz rozumie jak działają algorytmy eksploracji danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_W01Ma podstawową wiedzę z zakresu ekonomii, jej miejscu w systemie nauk społecznych oraz powiązaniach z innymi dyscyplinami naukowymi
E_1A_W06Zna metody i narzędzia pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych (w tym informatyczne) dotyczące zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych
E_1A_W07Ma podstawową wiedzę z zakresu metod ilościowych (w tym matematyki, statystyki, ekonometrii i teorii podejmowania decyzji) i zna przykłady ich zastosowań w praktyce gospodarczej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS1A_W01ma podstawową wiedzę o charakterze nauk społecznych, ich miejscu w systemie nauk i relacjach do innych nauk
S1A_W06zna metody i narzędzia, w tym techniki pozyskiwania danych, właściwe dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, pozwalające opisywać struktury i instytucje społeczne oraz procesy w nich i między nimi zachodzące
Cel przedmiotuC-2Zaznajomienie z eksploracyjną metodą analizy dużych zbiorów informacji (ang. Data Mining).
C-1Zapoznanie z modelami i technikami odkrywania ukrytych cennych informacji oraz zrozumienie jak działają algorytmy eksploracji danych.
Treści programoweT-W-1Część pierwsza – Wprowadzenie: I. Ogólna postać procesu ekstrakcji wiedzy. II. Zasilenia informacyjne, struktura i organizacja danych. III. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część I). Filtracje i wykrywanie wartości nietypowych. Metody uzupełniania braków danych. Eliminacja ilości zmiennych i problemy wielowymiarowe. IV. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część II). Wybór najlepszych zmiennych do modelu. Transformacje cech i kategoryzacje zmiennych ilościowych.
T-W-2Część druga – Techniki i metody eksploracji danych: V. Metody prognozowania – standardy modelowania i analiza wyników. Zastosowanie regresji logistycznej, drzewa decyzyjnego, sieci neuronowych. Generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w prognozowaniu oraz tworzenie raportów projektów. VI. Metody grupowania obiektów: k-średnich, sieci Kohonena oraz generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w grupowaniu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy − wykład ilustrowany slajdami i przykładami praktycznymi w wybranym środowisku narzędziowym, dyskusja rozwiązań pochodzących z literatury i praktyki.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Projekt opracowany z wykorzystaniem materiału statystycznego i narzędzi informatycznych.
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie w formie pisemnej (test), trwające 45 minut.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie posiada wiedzy na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji oraz nie rozumie jak działają algorytmy eksploracji danych
3,0posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji
3,5posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji, przy pomocy nauczyciela potrafi wyjaśnić jak działają algorytmy eksploracji danych
4,0posiada wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji, przy pomocy nauczyciela potrafi wyjaśnić jak działają algorytmy eksploracji danych
4,5posiada wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji, potrafi wyjaśnić jak działają algorytmy eksploracji danych
5,0posiada wiedzę na temat modeli i technik odkrywania cennych informacji oraz rozumie jak działają algorytmy eksploracji danych, potrafi samodzielnie zaproponować odpowiednie metody do rozwiązania problemów o tematyce społeczno-gospodarczej
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_1A_O19_W02Student zna metody analizy dużych zbiorów informacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_W12Ma podstawową wiedzę o metodach analizy ekonomiczno-finansowej oraz planowania
E_1A_W07Ma podstawową wiedzę z zakresu metod ilościowych (w tym matematyki, statystyki, ekonometrii i teorii podejmowania decyzji) i zna przykłady ich zastosowań w praktyce gospodarczej
E_1A_W06Zna metody i narzędzia pozyskiwania, przetwarzania i prezentacji danych (w tym informatyczne) dotyczące zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych
E_1A_W10Zna podstawowe koncepcje i metody zarządzania procesami gospodarczymi i kapitałem ludzkim, rozumie powiązania między obszarami i funkcjami zarządzania w podmiotach społeczno-gospodarczych
E_1A_W01Ma podstawową wiedzę z zakresu ekonomii, jej miejscu w systemie nauk społecznych oraz powiązaniach z innymi dyscyplinami naukowymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS1A_W01ma podstawową wiedzę o charakterze nauk społecznych, ich miejscu w systemie nauk i relacjach do innych nauk
S1A_W03ma podstawową wiedzę o relacjach między strukturami i instytucjami społecznymi w skali krajowej, międzynarodowej i międzykulturowej
S1A_W05ma podstawową wiedzę o człowieku, w szczególności jako podmiocie konstytuującym struktury społeczne i zasady ich funkcjonowania, a także działającym w tych strukturach
S1A_W06zna metody i narzędzia, w tym techniki pozyskiwania danych, właściwe dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, pozwalające opisywać struktury i instytucje społeczne oraz procesy w nich i między nimi zachodzące
S1A_W08ma wiedzę o procesach zmian struktur i instytucji społecznych oraz ich elementów, o przyczynach, przebiegu, skali i konsekwencjach tych zmian
Cel przedmiotuC-3Przygotowanie do praktycznego stosowania procedur Data Mining oraz interpretacji uzyskanych wyników.
C-2Zaznajomienie z eksploracyjną metodą analizy dużych zbiorów informacji (ang. Data Mining).
C-1Zapoznanie z modelami i technikami odkrywania ukrytych cennych informacji oraz zrozumienie jak działają algorytmy eksploracji danych.
Treści programoweT-W-1Część pierwsza – Wprowadzenie: I. Ogólna postać procesu ekstrakcji wiedzy. II. Zasilenia informacyjne, struktura i organizacja danych. III. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część I). Filtracje i wykrywanie wartości nietypowych. Metody uzupełniania braków danych. Eliminacja ilości zmiennych i problemy wielowymiarowe. IV. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część II). Wybór najlepszych zmiennych do modelu. Transformacje cech i kategoryzacje zmiennych ilościowych.
T-W-2Część druga – Techniki i metody eksploracji danych: V. Metody prognozowania – standardy modelowania i analiza wyników. Zastosowanie regresji logistycznej, drzewa decyzyjnego, sieci neuronowych. Generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w prognozowaniu oraz tworzenie raportów projektów. VI. Metody grupowania obiektów: k-średnich, sieci Kohonena oraz generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w grupowaniu.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy − wykład ilustrowany slajdami i przykładami praktycznymi w wybranym środowisku narzędziowym, dyskusja rozwiązań pochodzących z literatury i praktyki.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Projekt opracowany z wykorzystaniem materiału statystycznego i narzędzi informatycznych.
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie w formie pisemnej (test), trwające 45 minut.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie posiada wiedzy na temat metod analizy dużych zbiorów informacji
3,0posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji
3,5posiada w wąskim zakresie wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać, przy pomocy nauczyciela, możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych
4,0posiada wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać, przy pomocy nauczyciela, możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych
4,5posiada wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych
5,0posiada wiedzę na temat metod analizy dużych zbiorów informacji i potrafi wskazać możliwości zastosowania omawianych narzędzi do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych oraz zna popularne pakiety komputerowe wykorzystywane do operacji na dużych zbiorach danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_1A_O19_U01Student umie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_U11Analizuje wskazane rozwiązania konkretnych problemów i proponuje w tym zakresie odpowiednie rozstrzygnięcia
E_1A_U01Potrafi wykorzystać zdobytą wiedzę naukową do interpretacji zjawisk społeczno-gospodarczych
E_1A_U12Posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych
E_1A_U04Potrafi identyfikować struktury rynku i dobrać podstawowe narzędzia i metody ich pomiaru
E_1A_U03Umie organizować pracę własną i zespołu
E_1A_U17Potrafi wykorzystać technologie teleinformatyczne (ICT)
E_1A_U02Potrafi zastosować podstawową wiedzę teoretyczną i pozyskiwać dane do analizowania konkretnych procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych
E_1A_U07Rozwiązuje problemy makro-i mikroekonomiczne z wykorzystaniem różnorodnych narzędzi analitycznych, w tym nowoczesnych technologii informatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS1A_U01potrafi prawidłowo interpretować zjawiska społeczne (kulturowe, polityczne, prawne, ekonomiczne) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U02potrafi wykorzystać podstawową wiedzę teoretyczną i pozyskiwać dane do analizowania konkretnych procesów i zjawisk społecznych (kulturowych, politycznych, prawnych, gospodarczych) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U03potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg konkretnych procesów i zjawisk społecznych (kulturowych, politycznych, prawnych, gospodarczych) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U05prawidłowo posługuje się systemami normatywnymi oraz wybranymi normami i regułami (prawnymi, zawodowymi, moralnymi) w celu rozwiązania konkretnego zadania z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U06wykorzystuje zdobytą wiedzę do rozstrzygania dylematów pojawiających się w pracy zawodowej
S1A_U07analizuje proponowane rozwiązania konkretnych problemów i proponuje, w tym zakresie odpowiednie rozstrzygnięcia
S1A_U08posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych
S1A_U09posiada umiejętność przygotowania typowych prac pisemnych w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dotyczących zagadnień szczegółowych, z wykorzystaniem podstawowych ujęć teoretycznych, a także różnych źródeł
S1A_U10posiada umiejętność przygotowywania wystąpień ustnych, w języku polskim i języku obcym, w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dotyczących zagadnień szczegółowych, z wykorzystaniem podstawowych ujęć teoretycznych, a także różnych źródeł
Cel przedmiotuC-2Zaznajomienie z eksploracyjną metodą analizy dużych zbiorów informacji (ang. Data Mining).
C-3Przygotowanie do praktycznego stosowania procedur Data Mining oraz interpretacji uzyskanych wyników.
C-1Zapoznanie z modelami i technikami odkrywania ukrytych cennych informacji oraz zrozumienie jak działają algorytmy eksploracji danych.
Treści programoweT-W-1Część pierwsza – Wprowadzenie: I. Ogólna postać procesu ekstrakcji wiedzy. II. Zasilenia informacyjne, struktura i organizacja danych. III. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część I). Filtracje i wykrywanie wartości nietypowych. Metody uzupełniania braków danych. Eliminacja ilości zmiennych i problemy wielowymiarowe. IV. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część II). Wybór najlepszych zmiennych do modelu. Transformacje cech i kategoryzacje zmiennych ilościowych.
T-W-2Część druga – Techniki i metody eksploracji danych: V. Metody prognozowania – standardy modelowania i analiza wyników. Zastosowanie regresji logistycznej, drzewa decyzyjnego, sieci neuronowych. Generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w prognozowaniu oraz tworzenie raportów projektów. VI. Metody grupowania obiektów: k-średnich, sieci Kohonena oraz generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w grupowaniu.
T-W-3Część trzecia – Prezentacja wyników: VII. Techniki i narzędzia prezentacji wyników oraz sposoby oceny modeli. VIII. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część I). Organizacja zbiorów danych wykorzystywanych w analizach Data Mining. Tworzenie projektów analizy danych i zarządzanie projektami. IX. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część II). Metody budowy diagramów analizy danych, wizualizacja graficzna danych, transformacje zmiennych, problemy związane z brakami danych, selekcja zmiennych dla potrzeb eksploracji danych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy − wykład ilustrowany slajdami i przykładami praktycznymi w wybranym środowisku narzędziowym, dyskusja rozwiązań pochodzących z literatury i praktyki.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Projekt opracowany z wykorzystaniem materiału statystycznego i narzędzi informatycznych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie umie przygotować danych do analiz statystycznych i Data Mining
3,0potrafi, przy pomocy nauczyciela, przygotować wstępnie dane do analiz statystycznych i Data Mining
3,5potrafi, przy pomocy nauczyciela, przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining
4,0potrafi samodzielnie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining
4,5umie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining oraz potrafi wykonać odpowiednie analizy z pomocą popularnych pakietów komputerowych
5,0umie przygotować dane do analiz statystycznych i Data Mining, wykonać odpowiednie analizy z pomocą popularnych pakietów komputerowych oraz zinterpretować uzyskane wyniki
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_1A_O19_U02Student potrafi zastosować techniki i narzędzia prezentacji wyników w praktyce oraz ocenić przydatność skonstruowanych modeli.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_U11Analizuje wskazane rozwiązania konkretnych problemów i proponuje w tym zakresie odpowiednie rozstrzygnięcia
E_1A_U12Posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych
E_1A_U01Potrafi wykorzystać zdobytą wiedzę naukową do interpretacji zjawisk społeczno-gospodarczych
E_1A_U09Potrafi prognozować procesy i zjawiska społeczne z wykorzystaniem standardowych metod badawczych
E_1A_U04Potrafi identyfikować struktury rynku i dobrać podstawowe narzędzia i metody ich pomiaru
E_1A_U08Potrafi właściwie analizować przyczyny oraz przebieg procesów i zjawisk społecznych w zakresie ekonomii
E_1A_U02Potrafi zastosować podstawową wiedzę teoretyczną i pozyskiwać dane do analizowania konkretnych procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych
E_1A_U03Umie organizować pracę własną i zespołu
E_1A_U16Potrafi dostrzec trendy w gospodarce, w tym wykorzystać zasady rozwoju zrównoważonego na poziomie globalnym, regionalnym i lokalnym
E_1A_U17Potrafi wykorzystać technologie teleinformatyczne (ICT)
E_1A_U07Rozwiązuje problemy makro-i mikroekonomiczne z wykorzystaniem różnorodnych narzędzi analitycznych, w tym nowoczesnych technologii informatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS1A_U01potrafi prawidłowo interpretować zjawiska społeczne (kulturowe, polityczne, prawne, ekonomiczne) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U02potrafi wykorzystać podstawową wiedzę teoretyczną i pozyskiwać dane do analizowania konkretnych procesów i zjawisk społecznych (kulturowych, politycznych, prawnych, gospodarczych) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U03potrafi właściwie analizować przyczyny i przebieg konkretnych procesów i zjawisk społecznych (kulturowych, politycznych, prawnych, gospodarczych) w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U04potrafi prognozować procesy i zjawiska społeczne (kulturowe, polityczne, prawne, ekonomiczne) z wykorzystaniem standardowych metod i narzędzi w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U05prawidłowo posługuje się systemami normatywnymi oraz wybranymi normami i regułami (prawnymi, zawodowymi, moralnymi) w celu rozwiązania konkretnego zadania z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
S1A_U06wykorzystuje zdobytą wiedzę do rozstrzygania dylematów pojawiających się w pracy zawodowej
S1A_U07analizuje proponowane rozwiązania konkretnych problemów i proponuje, w tym zakresie odpowiednie rozstrzygnięcia
S1A_U08posiada umiejętność rozumienia i analizowania zjawisk społecznych
S1A_U09posiada umiejętność przygotowania typowych prac pisemnych w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dotyczących zagadnień szczegółowych, z wykorzystaniem podstawowych ujęć teoretycznych, a także różnych źródeł
S1A_U10posiada umiejętność przygotowywania wystąpień ustnych, w języku polskim i języku obcym, w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dotyczących zagadnień szczegółowych, z wykorzystaniem podstawowych ujęć teoretycznych, a także różnych źródeł
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie z modelami i technikami odkrywania ukrytych cennych informacji oraz zrozumienie jak działają algorytmy eksploracji danych.
C-3Przygotowanie do praktycznego stosowania procedur Data Mining oraz interpretacji uzyskanych wyników.
C-2Zaznajomienie z eksploracyjną metodą analizy dużych zbiorów informacji (ang. Data Mining).
Treści programoweT-W-1Część pierwsza – Wprowadzenie: I. Ogólna postać procesu ekstrakcji wiedzy. II. Zasilenia informacyjne, struktura i organizacja danych. III. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część I). Filtracje i wykrywanie wartości nietypowych. Metody uzupełniania braków danych. Eliminacja ilości zmiennych i problemy wielowymiarowe. IV. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część II). Wybór najlepszych zmiennych do modelu. Transformacje cech i kategoryzacje zmiennych ilościowych.
T-W-2Część druga – Techniki i metody eksploracji danych: V. Metody prognozowania – standardy modelowania i analiza wyników. Zastosowanie regresji logistycznej, drzewa decyzyjnego, sieci neuronowych. Generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w prognozowaniu oraz tworzenie raportów projektów. VI. Metody grupowania obiektów: k-średnich, sieci Kohonena oraz generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w grupowaniu.
T-W-3Część trzecia – Prezentacja wyników: VII. Techniki i narzędzia prezentacji wyników oraz sposoby oceny modeli. VIII. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część I). Organizacja zbiorów danych wykorzystywanych w analizach Data Mining. Tworzenie projektów analizy danych i zarządzanie projektami. IX. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część II). Metody budowy diagramów analizy danych, wizualizacja graficzna danych, transformacje zmiennych, problemy związane z brakami danych, selekcja zmiennych dla potrzeb eksploracji danych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy − wykład ilustrowany slajdami i przykładami praktycznymi w wybranym środowisku narzędziowym, dyskusja rozwiązań pochodzących z literatury i praktyki.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Projekt opracowany z wykorzystaniem materiału statystycznego i narzędzi informatycznych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie potrafi zastosować technik i narzędzi prezentacji wyników w praktyce oraz nie umie ocenić przydatności skonstruowanych modeli
3,0potrafi, przy pomocy nauczyciela, zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych
3,5potrafi, przy pomocy nauczyciela, zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych i wykonać wstępne obliczenia
4,0potrafi samodzielnie zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych i wykonać wstępne obliczenia
4,5potrafi samodzielnie zastosować popularne techniki i narzędzia prezentacji wyników do pracy na zbiorach danych i wykonać zaawansowane obliczenia
5,0potrafi samodzielnie zastosować odpowiednie techniki i narzędzia prezentacji wyników oraz umie ocenić skonstruowane modele pod kontem ich przydatności do rozwiązywania problemów społeczno-gospodarczych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaE_1A_O19_K01Student opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_1A_K03Określania priorytetów służących do realizacji zadań ustalonych przez siebie lub innych
E_1A_K05Opracowywania projektów społecznych uwzględniających aspekty prawne, ekonomiczne i polityczne
E_1A_K08Skutecznej realizacji postawionych zadań z jednoczesnym uwzględnieniem zasad etycznych
E_1A_K02Samodzielnej pracy oraz pracy w zespole (słuchanie, negocjacje, perswazja, prezentacja)
E_1A_K09Podejmowania odpowiedzialności za swoje zadania oraz zespołu, którym kieruje
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaS1A_K02potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
S1A_K03potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
S1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
S1A_K05umie uczestniczyć w przygotowaniu projektów społecznych (politycznych, gospodarczych, obywatelskich) uwzględniając aspekty prawne, ekonomiczne i polityczne
Cel przedmiotuC-2Zaznajomienie z eksploracyjną metodą analizy dużych zbiorów informacji (ang. Data Mining).
C-1Zapoznanie z modelami i technikami odkrywania ukrytych cennych informacji oraz zrozumienie jak działają algorytmy eksploracji danych.
C-3Przygotowanie do praktycznego stosowania procedur Data Mining oraz interpretacji uzyskanych wyników.
Treści programoweT-W-1Część pierwsza – Wprowadzenie: I. Ogólna postać procesu ekstrakcji wiedzy. II. Zasilenia informacyjne, struktura i organizacja danych. III. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część I). Filtracje i wykrywanie wartości nietypowych. Metody uzupełniania braków danych. Eliminacja ilości zmiennych i problemy wielowymiarowe. IV. Przygotowanie danych do: analiz statystycznych i Data Mining (część II). Wybór najlepszych zmiennych do modelu. Transformacje cech i kategoryzacje zmiennych ilościowych.
T-W-2Część druga – Techniki i metody eksploracji danych: V. Metody prognozowania – standardy modelowania i analiza wyników. Zastosowanie regresji logistycznej, drzewa decyzyjnego, sieci neuronowych. Generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w prognozowaniu oraz tworzenie raportów projektów. VI. Metody grupowania obiektów: k-średnich, sieci Kohonena oraz generowanie i wykorzystanie kodów scoringowych w grupowaniu.
T-W-3Część trzecia – Prezentacja wyników: VII. Techniki i narzędzia prezentacji wyników oraz sposoby oceny modeli. VIII. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część I). Organizacja zbiorów danych wykorzystywanych w analizach Data Mining. Tworzenie projektów analizy danych i zarządzanie projektami. IX. Korzystanie z pakietu komputerowego Statistica (część II). Metody budowy diagramów analizy danych, wizualizacja graficzna danych, transformacje zmiennych, problemy związane z brakami danych, selekcja zmiennych dla potrzeb eksploracji danych.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjno-problemowy − wykład ilustrowany slajdami i przykładami praktycznymi w wybranym środowisku narzędziowym, dyskusja rozwiązań pochodzących z literatury i praktyki.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie w formie pisemnej (test), trwające 45 minut.
S-2Ocena podsumowująca: Projekt opracowany z wykorzystaniem materiału statystycznego i narzędzi informatycznych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0nie opanował zasad pracy indywidualnej oraz zespołowej
3,0potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie statystyczne, a z pomocą nauczyciela zorganizować grupowy projekt badawczy
3,5potrafi przeprowadzić samodzielnie indywidualne badanie statystyczne i zorganizować grupowy projekt badawczy przy wsparciu nauczyciela
4,0opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, z pomocą nauczyciela identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu i dokonać wstępnej analizy uzyskanych wyników
4,5opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, a także dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników
5,0opanował zasady pracy indywidualnej oraz zespołowej, potrafi samodzielnie zorganizować i przeprowadzić indywidualny lub grupowy projekt badawczy, identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zdefiniowanego problemu, dokonać wszechstronnej analizy uzyskanych wyników, wykorzystać wszystkie moduły poznanych pakietów statystycznych