Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe

Sylabus przedmiotu Analiza danych i eksperyment badawczy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauki techniczne
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza danych i eksperyment badawczy
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW2 15 2,00,50egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza z zakresu algebry liniowej i statystyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami związanymi z analizą danych oraz palnowaniem i komputerowym wspomaganiem eksperymentu badawczego.
C-2Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zarządzanie danymi, statystyki opisowe, estymacja i weryfikacja hipotez statystycznych.4
T-L-2Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.16
T-L-3Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.6
T-L-4Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.4
30
wykłady
T-W-1Wprowadzenie. Dane, wymagania do danych, rodzaje zbiorów danych, metody zbierania danych, czyszczenie danych, obsługa brakujących danych, punkty oddalone.2
T-W-2Analiza regresji: regresja prosta, regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.5
T-W-3Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.4
T-W-4Planowanie eksperymentu badawczego. Dobór odpowiednich metod opracowania danych. Merytoryczna interpretacja wyników analizy danych. Prezentacja wyników analizy danych.4
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-L-2Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).10
A-L-3Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).8
A-L-4Udział w konsultacjach6
54
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu8
A-W-3Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta)26
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie4
53

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (dwa pytania z zakresu całego przedmiotu).
S-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_B/03_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych.
I_2A_W07, I_2A_W08C-1T-W-2, T-W-4, T-W-3M-1S-1
I_2A_B/03_W02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych.
I_2A_W01, I_2A_W07C-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_B/03_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy.
I_2A_U05C-2T-L-2, T-L-4, T-L-3M-2S-2
I_2A_B/03_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji.
I_2A_U10, I_2A_U05C-2T-L-4M-2S-2

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
I_2A_B/03_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
I_2A_K01, I_2A_K02C-2T-L-2, T-L-4, T-L-3M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_B/03_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych.
2,0
3,0Student zna wybrane metody analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_B/03_W02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych.
2,0
3,0Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_B/03_U01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy.
2,0
3,0Student potrafi zaplanowac prosty eksperyment badawczay.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_B/03_U02
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji.
2,0
3,0Student potrafi interpretować wyniki analizy danych prostych jednowymiarowych systemów.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_B/03_K01
W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
2,0Student nie jest przygotowany do zajęć.
3,0Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
3,5Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
4,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
4,5Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
5,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.

Literatura podstawowa

  1. Bielińska E., Finger J., Kasprzyk J., Jegierski T., Ogonowski Z., Pawełczyk M., Identyfikacja procesów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002
  2. Stanisz Andrzej, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, 3 tomy, Statsoft, Kraków, 2007
  3. Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo Naukowe PWN SA, Warszawa, 2006

Literatura dodatkowa

  1. Mrozek B., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004, III
  2. Ljung L., System Identification Theory for the User., Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, New York, 1999

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zarządzanie danymi, statystyki opisowe, estymacja i weryfikacja hipotez statystycznych.4
T-L-2Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.16
T-L-3Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.6
T-L-4Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie. Dane, wymagania do danych, rodzaje zbiorów danych, metody zbierania danych, czyszczenie danych, obsługa brakujących danych, punkty oddalone.2
T-W-2Analiza regresji: regresja prosta, regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.5
T-W-3Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.4
T-W-4Planowanie eksperymentu badawczego. Dobór odpowiednich metod opracowania danych. Merytoryczna interpretacja wyników analizy danych. Prezentacja wyników analizy danych.4
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-L-2Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).10
A-L-3Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).8
A-L-4Udział w konsultacjach6
54
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu8
A-W-3Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta)26
A-W-4Uczestnictwo w egzaminie4
53
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_B/03_W01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W07Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami związanymi z analizą danych oraz palnowaniem i komputerowym wspomaganiem eksperymentu badawczego.
Treści programoweT-W-2Analiza regresji: regresja prosta, regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.
T-W-4Planowanie eksperymentu badawczego. Dobór odpowiednich metod opracowania danych. Merytoryczna interpretacja wyników analizy danych. Prezentacja wyników analizy danych.
T-W-3Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (dwa pytania z zakresu całego przedmiotu).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna wybrane metody analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_B/03_W02W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W07Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami związanymi z analizą danych oraz palnowaniem i komputerowym wspomaganiem eksperymentu badawczego.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (dwa pytania z zakresu całego przedmiotu).
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_B/03_U01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U05Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.
Treści programoweT-L-2Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.
T-L-4Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.
T-L-3Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi zaplanowac prosty eksperyment badawczay.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_B/03_U02W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
I_2A_U05Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.
Treści programoweT-L-4Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi interpretować wyniki analizy danych prostych jednowymiarowych systemów.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_B/03_K01W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K01Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
I_2A_K02Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Cel przedmiotuC-2Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.
Treści programoweT-L-2Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.
T-L-4Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.
T-L-3Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest przygotowany do zajęć.
3,0Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
3,5Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
4,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
4,5Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
5,0Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.