Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)

Sylabus przedmiotu Analiza i eksploracja danych przestrzennych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
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) 8,0 ECTS (formy) 8,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 30 3,00,44zaliczenie
laboratoriaL7 30 3,00,26zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA7 15 2,00,30zaliczenie

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 kolokwium15
60
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajec30
A-L-3konczenia zadnia postawionych na zajeciach, tworzenie skryptw i opracowywanie sprawozdań28
A-L-4konsultacje2
90
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2przygotowanie do zajec28
A-W-3przygotowanie do egzaminu20
A-W-4Rozwiazywanie zadan domowych10
A-W-5Konsultacje2
90

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_W15C-1, C-3, C-2T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-2, T-W-5, T-W-4, T-A-1, T-A-2, T-A-4, T-A-3M-1, M-2S-2, S-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_O5/08_U01
Nabycie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami komputerowymi do ananlizy danych przestrzennych
IC_1A_U22, IC_1A_U24C-1, C-3, C-2T-L-1, T-L-4, T-L-5M-1, M-2S-2, S-1

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 kolokwium15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2przygotowanie do zajec30
A-L-3konczenia zadnia postawionych na zajeciach, tworzenie skryptw i opracowywanie sprawozdań28
A-L-4konsultacje2
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2przygotowanie do zajec28
A-W-3przygotowanie do egzaminu20
A-W-4Rozwiazywanie zadan domowych10
A-W-5Konsultacje2
90
(*) 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
Cel przedmiotuC-1Cele przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojeciami dotyczacymi danych przestrzennych
C-3Zapoznanie z pakietem R w czesci dotyczacej analizy danych przestrzennych
C-2Zapoznanie z podstawowymi algorytmami przetwarzania, analizy i ekspoloracji danych przestrzennych
Treści programoweT-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-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-2Podstawowe pojęcia analizy danych, rodzaje zadań analizy i eksploracji danych, wskaźniki jakości modeli uczenia maszynowego, metody testowania, przegląd algorytmów eksploracji danych.
T-W-5Analizy przestrzenne: wskazywanie, wyszukiwanie, operacje na obiektach punktowych operacje na obiektach liniowych. R-drzewa, KD-drzewa.
T-W-4Geometryczne algorytmy analizy danych: algorytm k-środków, algorytmy aglomeracji, algorytm k-NN
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
T-A-3Wyszukiwanie oblektów geometrycznych, KD-drzewa, R-drzewa
Metody nauczaniaM-1Wykład - prezentacja w postaci slajdów
M-2Laboratorium: rozwiązywanie zadań przy komputerze oraz prac z bibliotekami analizy danych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena z egzaminu
S-1Ocena formująca: ocena ze sprawozdań
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
Cel przedmiotuC-1Cele przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojeciami dotyczacymi danych przestrzennych
C-3Zapoznanie z pakietem R w czesci dotyczacej analizy danych przestrzennych
C-2Zapoznanie z podstawowymi algorytmami przetwarzania, analizy i ekspoloracji danych przestrzennych
Treści programoweT-L-1Wprowadzenia do programu R
T-L-4Pakiety analizy danych przestrzennych: spatial, geoR
T-L-5Przykaldy roznych analiz danych przestrzennych
Metody nauczaniaM-1Wykład - prezentacja w postaci slajdów
M-2Laboratorium: rozwiązywanie zadań przy komputerze oraz prac z bibliotekami analizy danych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena z egzaminu
S-1Ocena formująca: ocena ze sprawozdań
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