Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)

Sylabus przedmiotu Przetwarzanie danych w systemach biznesu cyfrowego:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Przetwarzanie danych w systemach biznesu cyfrowego
Specjalność Zastosowania informatyki
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 30 3,00,50zaliczenie
wykładyW7 15 2,00,50zaliczenie

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 internetowych 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 internetowych baz danych.6
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych internetowych bazach danych4
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych internetowych bazach danych4
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 sekwencji4
T-L-5Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).6
T-L-6Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych6
30
wykłady
T-W-1Multimedialne bazy danych – , Metadane, Modele danych dla multimedialnych baz danych, MPEG-7, Przetwarzanie zapytan w multimedialnych bazach, Wyszukiwanie w oparciu o zawartosc, Składowanie danych multimedialnych, Prezentacja i transmisja danych multimedialnych1
T-W-2Bazy dokumentów xml – typ i dokumenty xml, przechowywanie dokumentów xml, jezyk zapytan, xpath i xquery, składowanie dokumentów xml2
T-W-3Bazy wiedzy, RDF, taksonomie i ontologie, systemy organizacji wiedzy oraz semantyczne biblioteki cyfrowe2
T-W-4Big data - Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań (Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji)4
T-W-5Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.2
T-W-6Eksploracja 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.4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1udział w laboratoriach30
A-L-2konsultacje2
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań55
A-L-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
89
wykłady
A-W-1udział w wykładach15
A-W-2przygotowanie do zaliczenia41
A-W-3konsultacje2
A-W-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
60

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 formująca: Wykład: ocena podsumowujaca - Zaliczenie ustne z pytaniami praktycznymi
S-2Ocena formująca: Laboratorium : Ogólna ocena formujaca oraz ocena sprawozdan, wejsciówek i aktywnej obecnosci

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_O6/11_W04
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w internetowych bazach danych
C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-W-4, T-L-4, T-L-5, T-W-5, T-W-6, T-L-6M-1

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_O6/11_U04
W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy zinternetowych baz danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.
C-1T-L-5, T-L-6M-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

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_O6/11_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z internetowych baz danych Student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
C-1T-L-5, T-W-5, T-L-6M-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O6/11_W04
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w internetowych bazach danych
2,0Student nie posiada wiedzy na ocenę 3.0.
3,0Sudent ma elementarną wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
3,5Sudent ma wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
4,0Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych
4,5Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania
5,0Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O6/11_U04
W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy zinternetowych baz danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.
2,0Student nie spelnia kryteriow na ocenę 3.0
3,0Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
3,5Student potrafi formułować i rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
4,0Student potrafi formułować i rozwiązywać zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
4,5Student potrafi rozwiązywać złożone zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
5,0Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O6/11_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z internetowych baz danych Student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
2,0Student nie spełnia kryteriów na ocenę 3.0
3,0Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych
3,5Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody.
4,0Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych.
4,5Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy.
5,0Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy z baz i hrutowni danych i umie je rozwiązywać.

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 internetowych baz danych.6
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych internetowych bazach danych4
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych internetowych bazach danych4
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 sekwencji4
T-L-5Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).6
T-L-6Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych6
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Multimedialne bazy danych – , Metadane, Modele danych dla multimedialnych baz danych, MPEG-7, Przetwarzanie zapytan w multimedialnych bazach, Wyszukiwanie w oparciu o zawartosc, Składowanie danych multimedialnych, Prezentacja i transmisja danych multimedialnych1
T-W-2Bazy dokumentów xml – typ i dokumenty xml, przechowywanie dokumentów xml, jezyk zapytan, xpath i xquery, składowanie dokumentów xml2
T-W-3Bazy wiedzy, RDF, taksonomie i ontologie, systemy organizacji wiedzy oraz semantyczne biblioteki cyfrowe2
T-W-4Big data - Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań (Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji)4
T-W-5Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.2
T-W-6Eksploracja 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.4
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1udział w laboratoriach30
A-L-2konsultacje2
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań55
A-L-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
89
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udział w wykładach15
A-W-2przygotowanie do zaliczenia41
A-W-3konsultacje2
A-W-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O6/11_W04Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w internetowych bazach danych
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów internetowych 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 internetowych baz danych.
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych internetowych bazach danych
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych internetowych bazach danych
T-W-4Big data - Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań (Metody 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-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-5Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
T-W-5Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.
T-W-6Eksploracja 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.
T-L-6Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy na ocenę 3.0.
3,0Sudent ma elementarną wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
3,5Sudent ma wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
4,0Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych
4,5Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania
5,0Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O6/11_U04W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy zinternetowych baz danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów internetowych 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-5Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
T-L-6Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spelnia kryteriow na ocenę 3.0
3,0Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
3,5Student potrafi formułować i rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
4,0Student potrafi formułować i rozwiązywać zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
4,5Student potrafi rozwiązywać złożone zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
5,0Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O6/11_K01W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z internetowych baz danych Student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi.
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów internetowych 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-5Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
T-W-5Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.
T-L-6Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia kryteriów na ocenę 3.0
3,0Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych
3,5Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody.
4,0Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych.
4,5Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy.
5,0Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy z baz i hrutowni danych i umie je rozwiązywać.