ZUT - Polska Rama Kwalifikacji / Rok 2019/2020 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / Sylabus przedmiotu

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Eksploracja danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Eksploracja danych
Specjalność	Inteligencja obliczeniowa
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Jacek Klimaszewski <Jacek.Klimaszewski@zut.edu.pl>, Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	4,0	ECTS (formy)	4,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	30	2,0	0,50	egzamin
laboratoria	L	2	30	2,0	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Podstawowe wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki
W-2	Podstawowe wiadomości z algorytmów i struktur danych

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie się z podstawowymi algorytmami eksploracji danych
C-2	Nabycie umiejętności rozpoznawania róznych zadań eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik i algorytmów do ich rozwiązywania
C-3	Nabycie umiejętności implementacji wybranych algorytmów eksploracji danych.
C-4	Przygotowanie do prowadzenia badań naukowych w dyscyplinie Informatyka

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Badania złożoności algortmów indeksowania danych wielowymiarowych: kd-drzewa, drzewa kulkowe.	2
T-L-2	Implementacja Wybranego algorytmu klasteryzacji (np. grupowanie hierarchiczne, DBSCAN, algorytm EM) oraz porównanie metod grupowania.	4
T-L-3	Implementacja algorytmu faktoryzacji macierzy nieujemnych oraz eksperymenty na danych tekstowych o obrazach.	4
T-L-4	Implementacja algorytmu wyszukiwania reguł asocjacyjnych, w oparciu o algorytm apriori lub wykorzystując drzewo wyliczające podzbiory, wyszukiwanie reguł pareto-optymalnych.	6
T-L-5	Zastosowanie "jawnych" i ukrytych łańcuch Łańcuchów Markowa oraz ich zastowsowanie do pedykcji w szeregach czasowych oraz klasyfikacji.	6
T-L-6	Zadania dotyczące wnioskowania w modelach graficznych z wykorzystaniem bibliotek BUGS/JAGS, np..: wnioskowanie statystyczne, uczenie nieparametryczne, filtracja sygnałów.	4
T-L-7	Wybrane zadanie eksploracji danych tekstowych.	4
		30
wykłady
T-W-1	Dane, rodzaje danych, zadania i problemy eksploracji danych.	2
T-W-2	techniki indeksowania i przeszukiwania danych wielowymiarowych (kd-drzewa, drzewa kulkowe).	2
T-W-3	Techniki nienadzorowane: Grupowanie danych, algorytmy klasteryzacji: metryki i miary podobieństwa, wykrywanie obserwacji obserwacje odstających, algorytm EM, metody pólnadzorowane.	4
T-W-4	Wykrywanie reguł i wzorców, algorytmy: apriori, fp-growth, prefixspan, set enumeration tree, Wzorce interesujące, zagadnienia testowania. Wykrywanie wzorców w szeregach czasowych.	6
T-W-5	Zmienne ukryte, dekompozycja sygnałów, faktoryzacja macierzy nieujemnych, uczenie słownikowe, autoenkoder	4
T-W-6	Elementy eksploracji danych tekstowych, model bag of words, algorytm page rank.	4
T-W-7	Twierdzenie Bayesa, prawdopodobieństwo warunkowe, modele graficzne, sieci bayesowskie, wnioskowanie w modelach probabilistycznych, warianty zmiennych dyskretnych i ciągłych, system BUGS.	4
T-W-8	Łańcuchy Markowa, Ukryte Łańcuchy Markowa, wnioskowanie w łańcuchach, algorytm forward-backward, algorytm Vierbiego, algorytm Bauma-Welcha	4
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	praca nad zadaniami programistycznymi oraz sprawozdaniami	18
A-L-3	Konsultacje	2
		50
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu	16
A-W-3	Konsultacje	2
A-W-4	Egzamin	2
		50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład prezentacja w postaci slajdów, wybrane treść pokazywne na tablicy
M-2	Laboratoria praca przy komputerach w środowisku programu Python (ewentulanie do wyboru Matlab), samodzielna impelementacja wybranych algorytmów, oraz wykorzystywnie dostępnych bibliotek w zależności od zadania.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań
S-2	Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań programistycznych
S-3	Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach
S-4	Ocena podsumowująca: egzamin ustny lub pisemny
S-5	Ocena podsumowująca: Laboratorium zagregowana ocena łączna z poczególnych ocen cząstkowych

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D01.04_W01 Student zna główne zadania i algorytmy eksploracji danych.	I_2A_W01, I_2A_W04, I_2A_W08	—	—	C-3, C-4, C-1, C-2	T-L-6, T-W-4, T-W-8, T-W-2, T-W-5, T-W-6, T-L-4, T-L-3, T-W-3, T-W-1, T-L-2, T-W-7, T-L-5, T-L-7, T-L-1	M-2, M-1	S-4, S-1, S-5, S-3, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia się	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_2A_D01.04_U01 Student umie rozwiązywać podstawowe zadania eksploracji danych, umie posuługiwać sie wybranymi bibliotekami oraz umie implementować wybrane algorytmy.	I_2A_U03, I_2A_U06, I_2A_U09	—	—	C-4, C-2, C-1, C-3	T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-1, T-L-6, T-L-2, T-L-7	M-2, M-1	S-1, S-3, S-5, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D01.04_W01 Student zna główne zadania i algorytmy eksploracji danych.	2,0	Student nie opanował materiału w stopniu dostatecznym.
	3,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu podstawowym, rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i zna możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych.
	3,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad podstawowoym,rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i zna możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych.
	4,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych, zna możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych.
	4,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych, zna bardzo dobrze możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych.
	5,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych, zna bardzo dobrze możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych, zna gółwne algorytmy i jest biegły w szczególach impelementacyjnych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia się	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D01.04_U01 Student umie rozwiązywać podstawowe zadania eksploracji danych, umie posuługiwać sie wybranymi bibliotekami oraz umie implementować wybrane algorytmy.	2,0
	3,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dostatecznym, rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i umie je rozwiązywać je za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych.
	3,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad dostatecznym, rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i umie je sprawnie rozwiązywać je za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych.
	4,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych i umie je sprawnie rozwiązywać za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych, umie zaimplementować wybrane algorytmy.
	4,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych i umie je sprawnie rozwiązywać za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych, umie zaimplementować wybrane algorytmy.y
	5,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym, rozróżnia zdania eksploracji danych i umie je biegle rozwiązywać je za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych, jest biegły w impelmentacji algorytmów eksploracji danych.

Literatura podstawowa

Ch. C. Aggarwal, Data Mining: the textbook, Springer, Yorktown Heights, 2015
David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Badania złożoności algortmów indeksowania danych wielowymiarowych: kd-drzewa, drzewa kulkowe.	2
T-L-2	Implementacja Wybranego algorytmu klasteryzacji (np. grupowanie hierarchiczne, DBSCAN, algorytm EM) oraz porównanie metod grupowania.	4
T-L-3	Implementacja algorytmu faktoryzacji macierzy nieujemnych oraz eksperymenty na danych tekstowych o obrazach.	4
T-L-4	Implementacja algorytmu wyszukiwania reguł asocjacyjnych, w oparciu o algorytm apriori lub wykorzystując drzewo wyliczające podzbiory, wyszukiwanie reguł pareto-optymalnych.	6
T-L-5	Zastosowanie "jawnych" i ukrytych łańcuch Łańcuchów Markowa oraz ich zastowsowanie do pedykcji w szeregach czasowych oraz klasyfikacji.	6
T-L-6	Zadania dotyczące wnioskowania w modelach graficznych z wykorzystaniem bibliotek BUGS/JAGS, np..: wnioskowanie statystyczne, uczenie nieparametryczne, filtracja sygnałów.	4
T-L-7	Wybrane zadanie eksploracji danych tekstowych.	4
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Dane, rodzaje danych, zadania i problemy eksploracji danych.	2
T-W-2	techniki indeksowania i przeszukiwania danych wielowymiarowych (kd-drzewa, drzewa kulkowe).	2
T-W-3	Techniki nienadzorowane: Grupowanie danych, algorytmy klasteryzacji: metryki i miary podobieństwa, wykrywanie obserwacji obserwacje odstających, algorytm EM, metody pólnadzorowane.	4
T-W-4	Wykrywanie reguł i wzorców, algorytmy: apriori, fp-growth, prefixspan, set enumeration tree, Wzorce interesujące, zagadnienia testowania. Wykrywanie wzorców w szeregach czasowych.	6
T-W-5	Zmienne ukryte, dekompozycja sygnałów, faktoryzacja macierzy nieujemnych, uczenie słownikowe, autoenkoder	4
T-W-6	Elementy eksploracji danych tekstowych, model bag of words, algorytm page rank.	4
T-W-7	Twierdzenie Bayesa, prawdopodobieństwo warunkowe, modele graficzne, sieci bayesowskie, wnioskowanie w modelach probabilistycznych, warianty zmiennych dyskretnych i ciągłych, system BUGS.	4
T-W-8	Łańcuchy Markowa, Ukryte Łańcuchy Markowa, wnioskowanie w łańcuchach, algorytm forward-backward, algorytm Vierbiego, algorytm Bauma-Welcha	4
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach	30
A-L-2	praca nad zadaniami programistycznymi oraz sprawozdaniami	18
A-L-3	Konsultacje	2
		50

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu	16
A-W-3	Konsultacje	2
A-W-4	Egzamin	2
		50

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	I_2A_D01.04_W01	Student zna główne zadania i algorytmy eksploracji danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie matematyki stosowanej i inżynierii obliczeniowej
	I_2A_W04	Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
	I_2A_W08	Posiada wiedzę na temat zagadnień sztucznej inteligencji i ich wykorzystania w systemach informatycznych
Cel przedmiotu	C-3	Nabycie umiejętności implementacji wybranych algorytmów eksploracji danych.
	C-4	Przygotowanie do prowadzenia badań naukowych w dyscyplinie Informatyka
	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi algorytmami eksploracji danych
	C-2	Nabycie umiejętności rozpoznawania róznych zadań eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik i algorytmów do ich rozwiązywania
Treści programowe	T-L-6	Zadania dotyczące wnioskowania w modelach graficznych z wykorzystaniem bibliotek BUGS/JAGS, np..: wnioskowanie statystyczne, uczenie nieparametryczne, filtracja sygnałów.
	T-W-4	Wykrywanie reguł i wzorców, algorytmy: apriori, fp-growth, prefixspan, set enumeration tree, Wzorce interesujące, zagadnienia testowania. Wykrywanie wzorców w szeregach czasowych.
	T-W-8	Łańcuchy Markowa, Ukryte Łańcuchy Markowa, wnioskowanie w łańcuchach, algorytm forward-backward, algorytm Vierbiego, algorytm Bauma-Welcha
	T-W-2	techniki indeksowania i przeszukiwania danych wielowymiarowych (kd-drzewa, drzewa kulkowe).
	T-W-5	Zmienne ukryte, dekompozycja sygnałów, faktoryzacja macierzy nieujemnych, uczenie słownikowe, autoenkoder
	T-W-6	Elementy eksploracji danych tekstowych, model bag of words, algorytm page rank.
	T-L-4	Implementacja algorytmu wyszukiwania reguł asocjacyjnych, w oparciu o algorytm apriori lub wykorzystując drzewo wyliczające podzbiory, wyszukiwanie reguł pareto-optymalnych.
	T-L-3	Implementacja algorytmu faktoryzacji macierzy nieujemnych oraz eksperymenty na danych tekstowych o obrazach.
	T-W-3	Techniki nienadzorowane: Grupowanie danych, algorytmy klasteryzacji: metryki i miary podobieństwa, wykrywanie obserwacji obserwacje odstających, algorytm EM, metody pólnadzorowane.
	T-W-1	Dane, rodzaje danych, zadania i problemy eksploracji danych.
	T-L-2	Implementacja Wybranego algorytmu klasteryzacji (np. grupowanie hierarchiczne, DBSCAN, algorytm EM) oraz porównanie metod grupowania.
	T-W-7	Twierdzenie Bayesa, prawdopodobieństwo warunkowe, modele graficzne, sieci bayesowskie, wnioskowanie w modelach probabilistycznych, warianty zmiennych dyskretnych i ciągłych, system BUGS.
	T-L-5	Zastosowanie "jawnych" i ukrytych łańcuch Łańcuchów Markowa oraz ich zastowsowanie do pedykcji w szeregach czasowych oraz klasyfikacji.
	T-L-7	Wybrane zadanie eksploracji danych tekstowych.
	T-L-1	Badania złożoności algortmów indeksowania danych wielowymiarowych: kd-drzewa, drzewa kulkowe.
Metody nauczania	M-2	Laboratoria praca przy komputerach w środowisku programu Python (ewentulanie do wyboru Matlab), samodzielna impelementacja wybranych algorytmów, oraz wykorzystywnie dostępnych bibliotek w zależności od zadania.
Metody nauczania	M-1	Wykład prezentacja w postaci slajdów, wybrane treść pokazywne na tablicy
Sposób oceny	S-4	Ocena podsumowująca: egzamin ustny lub pisemny
	S-1	Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań
	S-5	Ocena podsumowująca: Laboratorium zagregowana ocena łączna z poczególnych ocen cząstkowych
	S-3	Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach
	S-2	Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań programistycznych
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie opanował materiału w stopniu dostatecznym.
	3,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu podstawowym, rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i zna możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych.
	3,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad podstawowoym,rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i zna możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych.
	4,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych, zna możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych.
	4,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych, zna bardzo dobrze możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych.
	5,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych, zna bardzo dobrze możliwości dostęnych bibliotek eksploracji danych, zna gółwne algorytmy i jest biegły w szczególach impelementacyjnych.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia się	I_2A_D01.04_U01	Student umie rozwiązywać podstawowe zadania eksploracji danych, umie posuługiwać sie wybranymi bibliotekami oraz umie implementować wybrane algorytmy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U03	Potrafi dobierać, krytycznie oceniać przydatność oraz stosować metody i narzędzia do rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
	I_2A_U06	Potrafi stosować metody analityczne i eksperymentalne do rozwiązywania złożonych problemów w tym obliczeniowych
	I_2A_U09	Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotu	C-4	Przygotowanie do prowadzenia badań naukowych w dyscyplinie Informatyka
	C-2	Nabycie umiejętności rozpoznawania róznych zadań eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik i algorytmów do ich rozwiązywania
	C-1	Zapoznanie się z podstawowymi algorytmami eksploracji danych
	C-3	Nabycie umiejętności implementacji wybranych algorytmów eksploracji danych.
Treści programowe	T-L-4	Implementacja algorytmu wyszukiwania reguł asocjacyjnych, w oparciu o algorytm apriori lub wykorzystując drzewo wyliczające podzbiory, wyszukiwanie reguł pareto-optymalnych.
	T-L-5	Zastosowanie "jawnych" i ukrytych łańcuch Łańcuchów Markowa oraz ich zastowsowanie do pedykcji w szeregach czasowych oraz klasyfikacji.
	T-L-3	Implementacja algorytmu faktoryzacji macierzy nieujemnych oraz eksperymenty na danych tekstowych o obrazach.
	T-L-1	Badania złożoności algortmów indeksowania danych wielowymiarowych: kd-drzewa, drzewa kulkowe.
	T-L-6	Zadania dotyczące wnioskowania w modelach graficznych z wykorzystaniem bibliotek BUGS/JAGS, np..: wnioskowanie statystyczne, uczenie nieparametryczne, filtracja sygnałów.
	T-L-2	Implementacja Wybranego algorytmu klasteryzacji (np. grupowanie hierarchiczne, DBSCAN, algorytm EM) oraz porównanie metod grupowania.
	T-L-7	Wybrane zadanie eksploracji danych tekstowych.
Metody nauczania	M-2	Laboratoria praca przy komputerach w środowisku programu Python (ewentulanie do wyboru Matlab), samodzielna impelementacja wybranych algorytmów, oraz wykorzystywnie dostępnych bibliotek w zależności od zadania.
Metody nauczania	M-1	Wykład prezentacja w postaci slajdów, wybrane treść pokazywne na tablicy
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań
	S-3	Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach
	S-5	Ocena podsumowująca: Laboratorium zagregowana ocena łączna z poczególnych ocen cząstkowych
	S-2	Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań programistycznych
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dostatecznym, rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i umie je rozwiązywać je za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych.
	3,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad dostatecznym, rozróżnia podstawowe zdania eksploracji danych i umie je sprawnie rozwiązywać je za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych.
	4,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych i umie je sprawnie rozwiązywać za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych, umie zaimplementować wybrane algorytmy.
	4,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu ponad dobrym, rozróżnia główne zdania eksploracji danych i umie je sprawnie rozwiązywać za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych, umie zaimplementować wybrane algorytmy.y
	5,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym, rozróżnia zdania eksploracji danych i umie je biegle rozwiązywać je za pomocą dostęnych pakietów obliczeniowych, jest biegły w impelmentacji algorytmów eksploracji danych.