Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
specjalność: Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne

Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Techniki eksploracji danych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Informatyki
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Baniukiewicz <Piotr.Baniukiewicz@zut.edu.pl>, Andrzej Brykalski <Andrzej.Brykalski@zut.edu.pl>, Maciej Burak <Maciej.Burak@zut.edu.pl>, Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 2,00,50egzamin
projektyP1 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych
C-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-P-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne2
T-P-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne1
T-P-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe1
T-P-5Predykcja – modele predykcyjne2
T-P-6Zaliczenie bloku1
T-P-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte2
T-P-8Redukcja wymiarowości1
T-P-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji2
T-P-10Wizualizacja danych statystycznych1
T-P-11Zaliczenie końcowe1
15
wykłady
T-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć2
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne4
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie2
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne2
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne4
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte4
T-W-8Redukcja wymiarowości4
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji4
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany)4
A-P-3opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych7
A-P-4przygotowanie do zaliczenia4
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)11
A-W-3Praca własna z literaturą11
A-W-4Przygotowanie do egzaminu8
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz - demonstracja

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów

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
TI_2A_C01_W01
Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
TI_2A_W01, TI_2A_W08, TI_2A_W11C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-8M-1S-3

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
TI_2A_C01_U01
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
TI_2A_U01, TI_2A_U05, TI_2A_U11, TI_2A_U02C-2, C-3T-P-10, T-P-11, T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-6, T-P-7, T-P-8, T-P-9, T-P-5M-3, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TI_2A_C01_W01
Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
2,0
3,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TI_2A_C01_U01
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
2,0
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufman, 2000
  2. Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wyd. Nauk. PWN, Warszawa, 2006

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-P-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne2
T-P-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne1
T-P-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe1
T-P-5Predykcja – modele predykcyjne2
T-P-6Zaliczenie bloku1
T-P-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte2
T-P-8Redukcja wymiarowości1
T-P-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji2
T-P-10Wizualizacja danych statystycznych1
T-P-11Zaliczenie końcowe1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć2
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne4
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie2
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne2
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne4
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte4
T-W-8Redukcja wymiarowości4
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji4
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych2
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany)4
A-P-3opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych7
A-P-4przygotowanie do zaliczenia4
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)11
A-W-3Praca własna z literaturą11
A-W-4Przygotowanie do egzaminu8
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTI_2A_C01_W01Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_W01Ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod matematycznych i zna narzędzia informatyczne niezbędne do – jej praktycznego wykorzystania.
TI_2A_W08Zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
TI_2A_W11Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod sztucznej inteligencji.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych
Treści programoweT-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych
T-W-8Redukcja wymiarowości
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTI_2A_C01_U01Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_U01Wykorzystuje wiedzę z wybranych działów matematyki do: - opisu i analizy zaawansowanych algorytmów przetwarzania i analizy obrazów, - rozwiązywania złożonych problemów z zakresu teleinformatyki i telerobotyki, - optymalizacji transmisji danych.
TI_2A_U05Potrafi zaproponować odpowiednie algorytmy przetwarzania i ekstrakcji danych w zależności od możliwości ich transmisji w sieciach o ograniczonej przepływności.
TI_2A_U11Potrafi stosować wybrane metody sztucznej inteligencji w teleinformatyce.
TI_2A_U02Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych
Treści programoweT-P-10Wizualizacja danych statystycznych
T-P-11Zaliczenie końcowe
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem
T-P-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne
T-P-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne
T-P-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe
T-P-6Zaliczenie bloku
T-P-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte
T-P-8Redukcja wymiarowości
T-P-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji
T-P-5Predykcja – modele predykcyjne
Metody nauczaniaM-3Pokaz - demonstracja
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
3,5
4,0
4,5
5,0