Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (N1)
specjalność: Zastosowania informatyki

Sylabus przedmiotu Analiza i eksploracja danych przestrzennych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza i eksploracja danych przestrzennych
Specjalność Zastosowania informatyki
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 9,0 ECTS (formy) 9,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW8 18 3,00,44zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA8 10 2,20,30zaliczenie
laboratoriaL8 18 3,80,26zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomosc podstawowych pojec geometrii analitycznej i algebry liniowej
W-2Znajomosc podstawowych pojec statystyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Cele przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojeciami dotyczacymi danych przestrzennych
C-2Zapoznanie z podstawowymi algorytmami przetwarzania, analizy i ekspoloracji danych przestrzennych
C-3Zapoznanie z pakietem R w czesci dotyczacej analizy danych przestrzennych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Operacje gometryczne na danych przestrzennych: centroid, obliczanie odległości, medoda najbliższego sąsiedztwa4
T-A-2Metody grupowania danych: analiza algorytmu k-środków, algorytmy aglomeracji4
T-A-3Wyszukiwanie oblektów geometrycznych, KD-drzewa, R-drzewa2
T-A-4Wybrane algorytmy eksploracji danych5
15
laboratoria
T-L-1Wprowadzenia do programu R6
T-L-2Publicznie dostępne repozytoria danych przestrzennych2
T-L-3Algorytmy analizy i eksploracji danych w R pakiety MASS i rpart4
T-L-4Pakiety analizy danych przestrzennych: spatial, geoR4
T-L-5Przykaldy roznych analiz danych przestrzennych14
30
wykłady
T-W-1Pojęcie analiz przestrzennych. Operacje na danych przestrzennych. Przetwarzanie wstępne: testowanie danych, eliminacja błędnych danych, transformacja współrzędnych. Przetwarzanie wstępne: łączenie danych, podział danych na warstwy tematyczne, łączenie danych z różnych warstw, generalizacja i agregowanie danych5
T-W-2Podstawowe pojęcia analizy danych, rodzaje zadań analizy i eksploracji danych, wskaźniki jakości modeli uczenia maszynowego, metody testowania, przegląd algorytmów eksploracji danych.6
T-W-3Geometryczne pojęcia analizy danych: centroid, metryki (euklidesowa, Mahalanobisa, odległości na seferze), statystyka najbliższego sąsiedztwa4
T-W-4Geometryczne algorytmy analizy danych: algorytm k-środków, algorytmy aglomeracji, algorytm k-NN5
T-W-5Analizy przestrzenne: wskazywanie, wyszukiwanie, operacje na obiektach punktowych operacje na obiektach liniowych. R-drzewa, KD-drzewa.4
T-W-6Interpolacja danych przestrzennych, techniki interpolacji w przestrzeniach dwuwymiarowych, Kriging6
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2przygotowanie do zajec i rozwiazywanie zadan domowych30
A-A-3przygotowanie do kolokwium10
55
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajec37
A-L-3konczenia zadnia postawionych na zajeciach, tworzenie skryptw i opracowywanie sprawozdań45
A-L-4konsultacje2
114
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2przygotowanie do zajec30
A-W-3przygotowanie do egzaminu20
A-W-4Rozwiazywanie zadan domowych22
102

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład - prezentacja w postaci slajdów
M-2Laboratorium: rozwiązywanie zadań przy komputerze oraz prac z bibliotekami analizy danych

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: ocena ze sprawozdań
S-2Ocena podsumowująca: ocena z egzaminu

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_O5/08_W01
Posiada podstawową wiedze z zakresu analizę eksploracji danych ze szczególnym uwzględnieniem analizy danych przestrzennych, zna podstawowe metody i narzędzia do analizy danych przestrzennych
IC_1A_W15T1A_W02, T1A_W04, T1A_W05, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W09, T1A_W10, T1A_W11InzA_W02, InzA_W03, InzA_W04, InzA_W05C-3, C-2, C-1T-W-5, T-W-3, T-W-6, T-W-4, T-W-2, T-W-1, T-A-3, T-A-1, T-A-2, T-A-4M-2, M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_O5/08_U01
Nabycie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami komputerowymi do ananlizy danych przestrzennych
IC_1A_U22, IC_1A_U24T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U13, T1A_U15InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U07C-3, C-2, C-1T-L-4, T-L-1, T-L-5M-2, M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O5/08_W01
Posiada podstawową wiedze z zakresu analizę eksploracji danych ze szczególnym uwzględnieniem analizy danych przestrzennych, zna podstawowe metody i narzędzia do analizy danych przestrzennych
2,0
3,0Student posiada podstawowa wiedze z zakresu analizy i ekspolracji danych przestrzennych opanowa podstawowe pojecia umie, dobrac technik obliczeniowe w zaleznosci od problemu
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O5/08_U01
Nabycie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami komputerowymi do ananlizy danych przestrzennych
2,0
3,0Student umie rozwiazywac podstawowe zadania eksploracji danych przestrzennych z wykorzystaniem publicznie dostepnych pakietow obliczeniowych
3,5
4,0
4,5
5,0

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Operacje gometryczne na danych przestrzennych: centroid, obliczanie odległości, medoda najbliższego sąsiedztwa4
T-A-2Metody grupowania danych: analiza algorytmu k-środków, algorytmy aglomeracji4
T-A-3Wyszukiwanie oblektów geometrycznych, KD-drzewa, R-drzewa2
T-A-4Wybrane algorytmy eksploracji danych5
15

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenia do programu R6
T-L-2Publicznie dostępne repozytoria danych przestrzennych2
T-L-3Algorytmy analizy i eksploracji danych w R pakiety MASS i rpart4
T-L-4Pakiety analizy danych przestrzennych: spatial, geoR4
T-L-5Przykaldy roznych analiz danych przestrzennych14
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pojęcie analiz przestrzennych. Operacje na danych przestrzennych. Przetwarzanie wstępne: testowanie danych, eliminacja błędnych danych, transformacja współrzędnych. Przetwarzanie wstępne: łączenie danych, podział danych na warstwy tematyczne, łączenie danych z różnych warstw, generalizacja i agregowanie danych5
T-W-2Podstawowe pojęcia analizy danych, rodzaje zadań analizy i eksploracji danych, wskaźniki jakości modeli uczenia maszynowego, metody testowania, przegląd algorytmów eksploracji danych.6
T-W-3Geometryczne pojęcia analizy danych: centroid, metryki (euklidesowa, Mahalanobisa, odległości na seferze), statystyka najbliższego sąsiedztwa4
T-W-4Geometryczne algorytmy analizy danych: algorytm k-środków, algorytmy aglomeracji, algorytm k-NN5
T-W-5Analizy przestrzenne: wskazywanie, wyszukiwanie, operacje na obiektach punktowych operacje na obiektach liniowych. R-drzewa, KD-drzewa.4
T-W-6Interpolacja danych przestrzennych, techniki interpolacji w przestrzeniach dwuwymiarowych, Kriging6
30

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1uczestnictwo w zajęciach15
A-A-2przygotowanie do zajec i rozwiazywanie zadan domowych30
A-A-3przygotowanie do kolokwium10
55
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajec37
A-L-3konczenia zadnia postawionych na zajeciach, tworzenie skryptw i opracowywanie sprawozdań45
A-L-4konsultacje2
114
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2przygotowanie do zajec30
A-W-3przygotowanie do egzaminu20
A-W-4Rozwiazywanie zadan domowych22
102
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O5/08_W01Posiada podstawową wiedze z zakresu analizę eksploracji danych ze szczególnym uwzględnieniem analizy danych przestrzennych, zna podstawowe metody i narzędzia do analizy danych przestrzennych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_W15Posiada wiedzę z zasad działania systemów informatycznych przynajmniej jednego z następujących obszarów: e - biznes, e – zdrowie, media elektroniczne, poligrafia, zarządzanie wiedzą, przemysłowe systemy sterowania, metody sztucznej inteligencji, systemy wbudowane
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W05ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
T1A_W09ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
T1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
T1A_W11zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W04ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie z pakietem R w czesci dotyczacej analizy danych przestrzennych
C-2Zapoznanie z podstawowymi algorytmami przetwarzania, analizy i ekspoloracji danych przestrzennych
C-1Cele przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojeciami dotyczacymi danych przestrzennych
Treści programoweT-W-5Analizy przestrzenne: wskazywanie, wyszukiwanie, operacje na obiektach punktowych operacje na obiektach liniowych. R-drzewa, KD-drzewa.
T-W-3Geometryczne pojęcia analizy danych: centroid, metryki (euklidesowa, Mahalanobisa, odległości na seferze), statystyka najbliższego sąsiedztwa
T-W-6Interpolacja danych przestrzennych, techniki interpolacji w przestrzeniach dwuwymiarowych, Kriging
T-W-4Geometryczne algorytmy analizy danych: algorytm k-środków, algorytmy aglomeracji, algorytm k-NN
T-W-2Podstawowe pojęcia analizy danych, rodzaje zadań analizy i eksploracji danych, wskaźniki jakości modeli uczenia maszynowego, metody testowania, przegląd algorytmów eksploracji danych.
T-W-1Pojęcie analiz przestrzennych. Operacje na danych przestrzennych. Przetwarzanie wstępne: testowanie danych, eliminacja błędnych danych, transformacja współrzędnych. Przetwarzanie wstępne: łączenie danych, podział danych na warstwy tematyczne, łączenie danych z różnych warstw, generalizacja i agregowanie danych
T-A-3Wyszukiwanie oblektów geometrycznych, KD-drzewa, R-drzewa
T-A-1Operacje gometryczne na danych przestrzennych: centroid, obliczanie odległości, medoda najbliższego sąsiedztwa
T-A-2Metody grupowania danych: analiza algorytmu k-środków, algorytmy aglomeracji
T-A-4Wybrane algorytmy eksploracji danych
Metody nauczaniaM-2Laboratorium: rozwiązywanie zadań przy komputerze oraz prac z bibliotekami analizy danych
M-1Wykład - prezentacja w postaci slajdów
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: ocena ze sprawozdań
S-2Ocena podsumowująca: ocena z egzaminu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada podstawowa wiedze z zakresu analizy i ekspolracji danych przestrzennych opanowa podstawowe pojecia umie, dobrac technik obliczeniowe w zaleznosci od problemu
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O5/08_U01Nabycie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami komputerowymi do ananlizy danych przestrzennych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U22Potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania typowego zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla reprezentowanej dyscypliny oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
IC_1A_U24Umie zastosować metody sztucznej inteligencji w przedsięwzięciach informatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie z pakietem R w czesci dotyczacej analizy danych przestrzennych
C-2Zapoznanie z podstawowymi algorytmami przetwarzania, analizy i ekspoloracji danych przestrzennych
C-1Cele przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojeciami dotyczacymi danych przestrzennych
Treści programoweT-L-4Pakiety analizy danych przestrzennych: spatial, geoR
T-L-1Wprowadzenia do programu R
T-L-5Przykaldy roznych analiz danych przestrzennych
Metody nauczaniaM-2Laboratorium: rozwiązywanie zadań przy komputerze oraz prac z bibliotekami analizy danych
M-1Wykład - prezentacja w postaci slajdów
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: ocena ze sprawozdań
S-2Ocena podsumowująca: ocena z egzaminu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie rozwiazywac podstawowe zadania eksploracji danych przestrzennych z wykorzystaniem publicznie dostepnych pakietow obliczeniowych
3,5
4,0
4,5
5,0