Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: inżynieria finansowa

Sylabus przedmiotu Algorytmy eksploracja danych - Przedmiot obieralny I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Algorytmy eksploracja danych - Przedmiot obieralny I
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 1 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 15 1,00,50zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA1 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowe wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki
W-2Podstawowe wiadomości z algebry liniowej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie się z różnymi technikami analizy i eksploracji danych
C-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania różnych metod eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik to ich rozwiązywania
C-3Zapoznanie się z narzędziami analizy i eksploracji dancyh

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Narzędzia eksploracji danych: matlab, R, weka6
T-A-2Analiza składowych głównych, zastosowania do wizualizacji danych2
T-A-3Klasyfikacja: naiwny klasyfikaotr bayesa, drzewa decyzyjne, przykłady2
T-A-4Wyszukiwanie reguł reguł asocjacyjnych - przykłady2
T-A-5Analiza przykładowego zbioru danych z użyciem poznanych technik i metod danych, sprawozdanie3
15
wykłady
T-W-1Komponenty zadania ekslporacji danych, algorytmiczne aspekty eksploracji danych.2
T-W-2Rodzaje zadań eksploracji danych: identyfikacja rozkłądu, klasyfikacja, regresja, wykrywanie reguł i wzorców2
T-W-3Identyfikacja rozkładu i grupwanie, metoda największej wiarygodności, algorytm EM oraz algorytm K-środków2
T-W-4Ocena jakości maszy klasyfikujących i regresyjnych, testowanie, kroswalidacja, metoda bootstrap2
T-W-5Klasyfikator bayesa, założenie naiwne, optymalny klasyfikator bayesowski2
T-W-6Drzewa klasyfikujące, budowa drzewa, miary zanieczyszczenia, przycinanie, algorytm CART2
T-W-7Wykrywanie reguł asocjacujnych, wsparcie, zaufanie, algorytm apriori, algorytm wykorzystujący drzewo wyliczające podzbiory, reguły pareto-optymalne3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2Samodzielne przygotowanie do zajęć5
A-A-3opracowywanie sprawozdań10
A-A-4Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
32
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2konsultacje2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu13
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład prezentacja w postaci slajdów
M-2Laboratoria praca przy komputerach z wykorzystaniem programów Matlab, R, weka. Poznawanie i wykorzystywnie dostępnych bibliotek w problemach eksploracji dancyh

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań
S-2Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach
S-3Ocena podsumowująca: Laboratorium, średnia z ocen (sprawozdania, praca na zajęciach) uzyskanych w trakcie semestru
S-4Ocena podsumowująca: egzamin ustny

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_O/01-1 WI_W01
Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych
ZIP_2A_W04, ZIP_2A_W11T2A_W03, T2A_W05C-1, C-2M-1, M-2S-1, S-2, S-4

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_O/01-1 WI_U01
Student umie wykorzystywać zaawansowane narzędzia analizy i eksploracji danych do rozwiązywania konkretnych problemów
ZIP_2A_U08, ZIP_2A_U18T2A_U01, T2A_U08, T2A_U19C-3, C-1M-2S-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_O/01-1 WI_K01
Potrafi rozpoznawać typy zadań eksploracji danych w problemach rzeczywistych i w zależności od rodzaju zadania wybrać odpowiednie metody i narzędzia do ich rozwiązywania
ZIP_2A_K04T2A_K06C-2, C-3M-2S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_O/01-1 WI_W01
Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych
2,0Student nie przyswoił sobie podstawowej wiedzy z zakresu algorytmów eksploracji danych
3,0Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych w stopniu zadowalającycm
3,5Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych
4,0Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych
4,5Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych, umie ją wykorzystać w sytuacjach praktycznych do rozwiązania konkretnych problemów
5,0Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych, umie ją wykorzystać w sytuacjach praktycznych do rozwiązania konkretnych problemów, umie uzasadnić wybór odpowiedniej metody lub algorytmu

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_O/01-1 WI_U01
Student umie wykorzystywać zaawansowane narzędzia analizy i eksploracji danych do rozwiązywania konkretnych problemów
2,0Student nie potrafi wykorzystywać odpowiednich programów do rozwiązywania zadań eksploracji dancyh
3,0Student w zadowalającym stopniu opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania podstawowych problemów ekspolracji danych
3,5Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania podstawowych problemów ekspolracji danych
4,0Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych w zakresie prezentowanym na zajeciach
4,5Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych w zakresie prezentowanym na zajeciach, nie ma problemu z wyszukiwaniem potrzebych funcji w dokumentacji
5,0Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych, nie ma problemu z wyszukiwaniem potrzebych funcji w dokumentacji, wybierane rozwiązania są przemyślane umie uzasadnić wybór odpowiedniej metody

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_O/01-1 WI_K01
Potrafi rozpoznawać typy zadań eksploracji danych w problemach rzeczywistych i w zależności od rodzaju zadania wybrać odpowiednie metody i narzędzia do ich rozwiązywania
2,0Student nie potrafi nawet w minimalnym stopniu pracować samodzielnie
3,0Student potrafi smodzielnie roywiazywać proste problemy w stopniu zadowalającym
3,5Student potrafi smodzielnie roywiazywać proste problemy
4,0Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy
4,5Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy, prezentowane rozwiązania są pomysłowe i przemyślane
5,0Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy, prezentowane rozwiązania są przemyślane, umie uzasadnić swoje wybory, jest świadomy zalet i ograniczeń wybieranych metod

Literatura podstawowa

  1. J. Ćwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczące, Akademicka oficyna wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008
  2. David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Narzędzia eksploracji danych: matlab, R, weka6
T-A-2Analiza składowych głównych, zastosowania do wizualizacji danych2
T-A-3Klasyfikacja: naiwny klasyfikaotr bayesa, drzewa decyzyjne, przykłady2
T-A-4Wyszukiwanie reguł reguł asocjacyjnych - przykłady2
T-A-5Analiza przykładowego zbioru danych z użyciem poznanych technik i metod danych, sprawozdanie3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Komponenty zadania ekslporacji danych, algorytmiczne aspekty eksploracji danych.2
T-W-2Rodzaje zadań eksploracji danych: identyfikacja rozkłądu, klasyfikacja, regresja, wykrywanie reguł i wzorców2
T-W-3Identyfikacja rozkładu i grupwanie, metoda największej wiarygodności, algorytm EM oraz algorytm K-środków2
T-W-4Ocena jakości maszy klasyfikujących i regresyjnych, testowanie, kroswalidacja, metoda bootstrap2
T-W-5Klasyfikator bayesa, założenie naiwne, optymalny klasyfikator bayesowski2
T-W-6Drzewa klasyfikujące, budowa drzewa, miary zanieczyszczenia, przycinanie, algorytm CART2
T-W-7Wykrywanie reguł asocjacujnych, wsparcie, zaufanie, algorytm apriori, algorytm wykorzystujący drzewo wyliczające podzbiory, reguły pareto-optymalne3
15

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2Samodzielne przygotowanie do zajęć5
A-A-3opracowywanie sprawozdań10
A-A-4Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach2
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach15
A-W-2konsultacje2
A-W-3Przygotowanie do egzaminu13
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_O/01-1 WI_W01Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
ZIP_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-1Zapoznanie się z różnymi technikami analizy i eksploracji danych
C-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania różnych metod eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik to ich rozwiązywania
Metody nauczaniaM-1Wykład prezentacja w postaci slajdów
M-2Laboratoria praca przy komputerach z wykorzystaniem programów Matlab, R, weka. Poznawanie i wykorzystywnie dostępnych bibliotek w problemach eksploracji dancyh
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań
S-2Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach
S-4Ocena podsumowująca: egzamin ustny
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie przyswoił sobie podstawowej wiedzy z zakresu algorytmów eksploracji danych
3,0Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych w stopniu zadowalającycm
3,5Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych
4,0Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych
4,5Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych, umie ją wykorzystać w sytuacjach praktycznych do rozwiązania konkretnych problemów
5,0Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych, umie ją wykorzystać w sytuacjach praktycznych do rozwiązania konkretnych problemów, umie uzasadnić wybór odpowiedniej metody lub algorytmu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_O/01-1 WI_U01Student umie wykorzystywać zaawansowane narzędzia analizy i eksploracji danych do rozwiązywania konkretnych problemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
ZIP_2A_U18potrafi stosować i poszukiwać techniki, metody oraz koncepcje twórczego rozwiązywania problemów charakterystycznych dla inżynierii produkcji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie
T2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_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-3Zapoznanie się z narzędziami analizy i eksploracji dancyh
C-1Zapoznanie się z różnymi technikami analizy i eksploracji danych
Metody nauczaniaM-2Laboratoria praca przy komputerach z wykorzystaniem programów Matlab, R, weka. Poznawanie i wykorzystywnie dostępnych bibliotek w problemach eksploracji dancyh
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystywać odpowiednich programów do rozwiązywania zadań eksploracji dancyh
3,0Student w zadowalającym stopniu opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania podstawowych problemów ekspolracji danych
3,5Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania podstawowych problemów ekspolracji danych
4,0Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych w zakresie prezentowanym na zajeciach
4,5Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych w zakresie prezentowanym na zajeciach, nie ma problemu z wyszukiwaniem potrzebych funcji w dokumentacji
5,0Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych, nie ma problemu z wyszukiwaniem potrzebych funcji w dokumentacji, wybierane rozwiązania są przemyślane umie uzasadnić wybór odpowiedniej metody
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_O/01-1 WI_K01Potrafi rozpoznawać typy zadań eksploracji danych w problemach rzeczywistych i w zależności od rodzaju zadania wybrać odpowiednie metody i narzędzia do ich rozwiązywania
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-2Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania różnych metod eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik to ich rozwiązywania
C-3Zapoznanie się z narzędziami analizy i eksploracji dancyh
Metody nauczaniaM-2Laboratoria praca przy komputerach z wykorzystaniem programów Matlab, R, weka. Poznawanie i wykorzystywnie dostępnych bibliotek w problemach eksploracji dancyh
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach
S-1Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi nawet w minimalnym stopniu pracować samodzielnie
3,0Student potrafi smodzielnie roywiazywać proste problemy w stopniu zadowalającym
3,5Student potrafi smodzielnie roywiazywać proste problemy
4,0Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy
4,5Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy, prezentowane rozwiązania są pomysłowe i przemyślane
5,0Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy, prezentowane rozwiązania są przemyślane, umie uzasadnić swoje wybory, jest świadomy zalet i ograniczeń wybieranych metod