Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Metody odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Metody odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 7

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 30 1,30,50zaliczenie
laboratoriaL7 30 1,70,50zaliczenie

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.4
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych4
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych 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-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych4
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).4
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych6
30
wykłady
T-W-1Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.2
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.6
T-W-3Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.6
T-W-4Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.6
T-W-5Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.2
T-W-6Komercyjne systemy eksploracji danych.2
T-W-7Wstęp do eksploracji baz tekstowych2
T-W-8Eksploracja 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
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1udział w laboratoriach30
A-L-2konsultacje2
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań16
A-L-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
50
wykłady
A-W-1udział w wykładach30
A-W-2przygotowanie do zaliczenia6
A-W-3konsultacje2
A-W-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
40

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 kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O7/08_W01
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
I_1A_W12, I_1A_W16, I_1A_W17C-1T-W-3, T-W-8, T-W-1, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-2, T-W-7, T-L-1, T-L-6, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-7, T-L-4M-1S-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
I_1A_O7/08_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.
I_1A_U12, I_1A_U15C-1T-L-6, T-L-7M-1S-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
I_1A_O7/08_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 właścuych metod i narządzi.
I_1A_K04C-1T-W-3, T-W-5, T-W-6, T-W-4, T-W-2, T-L-6, T-L-7M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O7/08_W01
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach 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
I_1A_O7/08_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 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
I_1A_O7/08_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 właścuych 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 baz danych.4
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych4
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych 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-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych4
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).4
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych6
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.2
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.6
T-W-3Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.6
T-W-4Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.6
T-W-5Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.2
T-W-6Komercyjne systemy eksploracji danych.2
T-W-7Wstęp do eksploracji baz tekstowych2
T-W-8Eksploracja 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
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1udział w laboratoriach30
A-L-2konsultacje2
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań16
A-L-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udział w wykładach30
A-W-2przygotowanie do zaliczenia6
A-W-3konsultacje2
A-W-4Udział w zaliczeniu formy zajęć.2
40
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O7/08_W01Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
I_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
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-W-3Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.
T-W-8Eksploracja 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-W-1Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.
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-4Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.
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-7Wstęp do eksploracji baz tekstowych
T-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach 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
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 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 kształceniaI_1A_O7/08_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 studiówI_1A_U12umie praktycznie zastosować technologie informatyczne w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem biznesu
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
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-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
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 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 kształceniaI_1A_O7/08_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 właścuych metod i narządzi.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K04rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
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-W-3Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.
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-4Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.
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-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
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 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.