Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: zarządzanie przedsiębiorstwem

Sylabus przedmiotu Eksploracja danych - Przedmiot obieralny III:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Eksploracja danych - Przedmiot obieralny III
Specjalność inżynieria systemów informacyjnych produkcji
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 7 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 10 2,10,50zaliczenie
laboratoriaL3 15 3,90,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu baz danych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.2
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych2
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych2
T-L-4Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji2
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych2
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).2
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych3
15
wykłady
T-W-1Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.1
T-W-2Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.1
T-W-3Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.3
T-W-4Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.1
T-W-5Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.1
T-W-6Komercyjne systemy eksploracji danych.1
T-W-7Eksploracja baz tekstowych: numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-2udział w laboratoriach15
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań52
A-L-4Przygotowanie projektu do zaliczenia35
104
wykłady
A-W-1udział w wykładach10
A-W-2przygotowanie do zaliczenia przedmiotu45
A-W-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
57

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratyjne i realizacja zadań praktycznych

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium : Ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_D1/O/03-1_W01
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
ZIP_2A_W11T2A_W03, T2A_W05C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_D1/O/03-1_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.
ZIP_2A_U19T2A_U19C-1M-1S-1

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
ZIP_2A_D1/O/03-1_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
ZIP_2A_K04T2A_K06C-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_D1/O/03-1_W01
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie eksploracji baz danych
3,0Student zna podstawowe zadania analizy baz danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w zadowalającym stopniu
3,5Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
4,0Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
4,5Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania
5,0Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania i dobrać odpowiednią metodę.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_D1/O/03-1_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.
2,0Student nie posiada umiejętności eksploracji baz danych
3,0Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych w stopniu zadowalającym
3,5Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych
4,0Student zna zagadnienia i metody esploracji baz danychh, umie rozwiązać zadania eksploracji danych
4,5Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji baz danych
5,0Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji, umie dobrać wlaściwą metodę do rozważanego problemu

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_D1/O/03-1_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
2,0
3,0student nabył otwartości na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych oraz ma zdolność do samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2006
  2. Hand D., Mannila H., Smyth P, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Cichorz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
  2. KlosgenW., Żytkow J.M., Handbook of Data Mining and Knowledge discovery, Oxford University Press, Oxford, 2002

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.2
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych2
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych2
T-L-4Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji2
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych2
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).2
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.1
T-W-2Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.1
T-W-3Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.3
T-W-4Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.1
T-W-5Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.1
T-W-6Komercyjne systemy eksploracji danych.1
T-W-7Eksploracja baz tekstowych: numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
A-L-2udział w laboratoriach15
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań52
A-L-4Przygotowanie projektu do zaliczenia35
104
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udział w wykładach10
A-W-2przygotowanie do zaliczenia przedmiotu45
A-W-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
57
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D1/O/03-1_W01Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W11ma wiedze z zakresu zintegrowanych systemów informatycznych oraz systemów wspomagania decyzji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet
Treści programoweT-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych
T-L-4Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
T-W-1Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.
T-W-2Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.
T-W-3Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.
T-W-4Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.
T-W-5Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.
T-W-6Komercyjne systemy eksploracji danych.
T-W-7Eksploracja baz tekstowych: numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie eksploracji baz danych
3,0Student zna podstawowe zadania analizy baz danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w zadowalającym stopniu
3,5Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych
4,0Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych
4,5Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania
5,0Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania i dobrać odpowiednią metodę.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D1/O/03-1_U01W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U19ma umiejętność projektowania i wdrażania innowacji technologicznych i organizacyjnych opartych na technologiach informacyjnych, sztucznej inteligencji, itp.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada umiejętności eksploracji baz danych
3,0Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych w stopniu zadowalającym
3,5Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych
4,0Student zna zagadnienia i metody esploracji baz danychh, umie rozwiązać zadania eksploracji danych
4,5Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji baz danych
5,0Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji, umie dobrać wlaściwą metodę do rozważanego problemu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_D1/O/03-1_K01W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_K04potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student nabył otwartości na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych oraz ma zdolność do samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
3,5
4,0
4,5
5,0