Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: zarządzanie energią i środowiskiem

Sylabus przedmiotu Analiza danych i procesów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza danych i procesów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zarządzania Produkcją
Nauczyciel odpowiedzialny Bolesław Fabisiak <Boleslaw.Fabisiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Bolesław Fabisiak <Boleslaw.Fabisiak@zut.edu.pl>, Paweł Herbin <Pawel.Herbin@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 1,50,50zaliczenie
wykładyW2 30 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Konieczna wiedza z podstaw informatyki, organizacji baz danych i struktur danych, znajomość zasad działań na macierzach oraz podstaw programowania w środowisku MATLAB

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych4
T-L-2Badanie metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych4
T-L-3Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych4
T-L-4Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych4
T-L-5Badanie metod regresji: regresja liniowa i nieliniowa, drzewa regresyjne, regresja wielu zmiennych4
T-L-6Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej4
T-L-7Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych4
T-L-8Badanie metod analizy szeregów czasowych2
30
wykłady
T-W-1Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.4
T-W-2Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).4
T-W-3Koncepcja przechowywania danych przemysłowych. Architektura baz danych. Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing)4
T-W-4Statystyczne metody analizy danych, statystyka opisowa, statystyka matematyczna4
T-W-5Eksploracja danych (Data mining), Techniki prezentacyjne w analityce biznesowej.4
T-W-6Analiza kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Finansowe i niefinansowe wskaźniki stosowane jako mierniki w procesach pomiaru stopnia realizacji celów organizacji.4
T-W-7Mapowanie procesów przemysłowych. Narządzania do analizy i mapowania procesów. Przykłady analizy danych i procesów w przedsiębiorstwie.6
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Studiowanie literatury, przygotowanie się do zajęć3
A-L-2Udział w zajęciach laboratoryjnych30
A-L-3Konsultacje, opracowywanie sprawozdań i zaliczenie4
37
wykłady
A-W-1Studiowanie literatury, przygotowanie się do wykładów3
A-W-2Uczęszczenie na wykłady30
A-W-3Konsultacje z tematów wykładów, zaliczenie4
37

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
M-3Konsultacje z tematów wykładów i tematów zajęć laboratoryjnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIIP_2A_C05_W01
ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów.
ZIIP_2A_W04C-1T-W-1, T-W-3, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIIP_2A_C05_U01
Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku
ZIIP_2A_U08, ZIIP_2A_U09C-1T-L-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-8M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIIP_2A_C05_K01
Jest świadmony możliwości wykorzystania metod analizy danych.
ZIIP_2A_K04C-1T-W-1, T-W-3, T-W-2M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ZIIP_2A_C05_W01
ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów.
2,0Student nie wykazał wiedzy z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słąbą wiedzę z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą wiedzę kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą wiedzę z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą wiedzę w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i w stanie przedstawić dokładną i pełną analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ZIIP_2A_C05_U01
Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku
2,0Student nie wykazał umiejętności wykorzystania wiedzy z teorii analizy danych i porocesów do wykonania zadań na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał słabą umiejętnośc posługiwania wiedą teoretyczną do rozwiązania zadań na zajęciach laboratoryjnych i w stanie rozwiązywać nie zbyt trudne problemy.
3,5Student wykazał pewną kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i w stanie zastosować tę wiedzą do rozwiązania zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania wiekszości zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w szczególach tych czy inncyh algorytmów.
4,5Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazuje dobre umiejętności posługiwania się alternatywnymi metodami i algorytmami rozwiązania problemów.
5,0Student wykazał bardzo dobre umiejętności wykorzystania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania problemów proponowanych na zajęciach laboratoryjnych, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, a ponadto proponuje swoje własne rozwiązania dysponująć wiedzą ze wszystkich algorytmów opanowanych na wykładach i wykazuje zdolność do kreatywności muszłenia

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ZIIP_2A_C05_K01
Jest świadmony możliwości wykorzystania metod analizy danych.
2,0Student nie wykazał kompetencji z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą kompetencję z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą kompetencję w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazue dobrą kompetencję w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i wykazuje bardzo dobrą kompetencję w analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.

Literatura podstawowa

  1. StatSoft, Techniki zgłębiania danych (data mining), Electronic textbook StatSoft, Online, 2011, Dostępne online: http://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?http%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstdatmin.html
  2. David Carasso, Exploring Splunk. Search Processing Language (SPL) Primer and Cookbook, SPLUNK, San Francisco, USA, 2012, wydanie elektroniczne (w j. angielskim) - PDF dostępny online u wydawcy, http://www.splunk.com/web_assets/v5/book/Exploring_Splunk.pdf
  3. D.N. Larose, Data Mining Methods and Models, Wiley Publishing. Inc., 2006
  4. C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making, Wiley Publishing, Inc., 2009
  5. L. Wang, X. Fu, Data Mining with Computational Intelligence, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2005

Literatura dodatkowa

  1. H.A. Abbas, R.A. Sarker, C.S. Newton, Data Mining: A Heuristic Approach, University of New South Wales, Idea Group Publishing, Australia, 2002
  2. M. Berthold, D.J. Hand (eds.), Intelligent Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2007
  3. J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Elsevier Inc., USA, 2006

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych4
T-L-2Badanie metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych4
T-L-3Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych4
T-L-4Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych4
T-L-5Badanie metod regresji: regresja liniowa i nieliniowa, drzewa regresyjne, regresja wielu zmiennych4
T-L-6Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej4
T-L-7Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych4
T-L-8Badanie metod analizy szeregów czasowych2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.4
T-W-2Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).4
T-W-3Koncepcja przechowywania danych przemysłowych. Architektura baz danych. Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing)4
T-W-4Statystyczne metody analizy danych, statystyka opisowa, statystyka matematyczna4
T-W-5Eksploracja danych (Data mining), Techniki prezentacyjne w analityce biznesowej.4
T-W-6Analiza kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Finansowe i niefinansowe wskaźniki stosowane jako mierniki w procesach pomiaru stopnia realizacji celów organizacji.4
T-W-7Mapowanie procesów przemysłowych. Narządzania do analizy i mapowania procesów. Przykłady analizy danych i procesów w przedsiębiorstwie.6
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Studiowanie literatury, przygotowanie się do zajęć3
A-L-2Udział w zajęciach laboratoryjnych30
A-L-3Konsultacje, opracowywanie sprawozdań i zaliczenie4
37
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Studiowanie literatury, przygotowanie się do wykładów3
A-W-2Uczęszczenie na wykłady30
A-W-3Konsultacje z tematów wykładów, zaliczenie4
37
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięZIIP_2A_C05_W01ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
Cel przedmiotuC-1Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.
Treści programoweT-W-1Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.
T-W-3Koncepcja przechowywania danych przemysłowych. Architektura baz danych. Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing)
T-W-2Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).
T-W-4Statystyczne metody analizy danych, statystyka opisowa, statystyka matematyczna
T-W-5Eksploracja danych (Data mining), Techniki prezentacyjne w analityce biznesowej.
T-W-6Analiza kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Finansowe i niefinansowe wskaźniki stosowane jako mierniki w procesach pomiaru stopnia realizacji celów organizacji.
T-W-7Mapowanie procesów przemysłowych. Narządzania do analizy i mapowania procesów. Przykłady analizy danych i procesów w przedsiębiorstwie.
Metody nauczaniaM-1Wykłady
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazał wiedzy z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słąbą wiedzę z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą wiedzę kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą wiedzę z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą wiedzę w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i w stanie przedstawić dokładną i pełną analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięZIIP_2A_C05_U01Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
ZIIP_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotuC-1Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.
Treści programoweT-L-7Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych
T-L-1Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych
T-L-2Badanie metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych
T-L-3Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych
T-L-4Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych
T-L-5Badanie metod regresji: regresja liniowa i nieliniowa, drzewa regresyjne, regresja wielu zmiennych
T-L-6Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej
T-L-8Badanie metod analizy szeregów czasowych
Metody nauczaniaM-1Wykłady
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazał umiejętności wykorzystania wiedzy z teorii analizy danych i porocesów do wykonania zadań na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał słabą umiejętnośc posługiwania wiedą teoretyczną do rozwiązania zadań na zajęciach laboratoryjnych i w stanie rozwiązywać nie zbyt trudne problemy.
3,5Student wykazał pewną kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i w stanie zastosować tę wiedzą do rozwiązania zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania wiekszości zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w szczególach tych czy inncyh algorytmów.
4,5Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazuje dobre umiejętności posługiwania się alternatywnymi metodami i algorytmami rozwiązania problemów.
5,0Student wykazał bardzo dobre umiejętności wykorzystania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania problemów proponowanych na zajęciach laboratoryjnych, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, a ponadto proponuje swoje własne rozwiązania dysponująć wiedzą ze wszystkich algorytmów opanowanych na wykładach i wykazuje zdolność do kreatywności muszłenia
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięZIIP_2A_C05_K01Jest świadmony możliwości wykorzystania metod analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIIP_2A_K04potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.
Treści programoweT-W-1Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.
T-W-3Koncepcja przechowywania danych przemysłowych. Architektura baz danych. Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing)
T-W-2Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).
Metody nauczaniaM-1Wykłady
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazał kompetencji z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą kompetencję z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą kompetencję w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazue dobrą kompetencję w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i wykazuje bardzo dobrą kompetencję w analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.