Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
specjalność: Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne
Sylabus przedmiotu Technologie Big Data:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Teleinformatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Technologie Big Data | ||
| Specjalność | Sieci teleinformatyczne i systemy mobilne | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Mazurek <Przemyslaw.Mazurek@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Informatyka |
| W-2 | Techniki eksploracji danych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie z metodami budowy infrastruktury Big Data dla Przemysłowego Internetu Rzeczy |
| C-2 | Zapoznanie z metodami przetwarzania danych dedykowanymi dla Big Data |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Metody pozyskiwania danych w Przemyśle 4.0 | 6 |
| T-L-2 | Metody gromadzenia danych typu Big Data | 4 |
| T-L-3 | Klasyczne metody przetwarzania danych | 2 |
| T-L-4 | Klastrowanie danych związanych z Przemysłem 4.0 | 4 |
| T-L-5 | Metody sztucznej inteligencji przetwarzania danych typu Big Data | 4 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Specyfika danych typu Big Data w Przemyśle 4.0 | 4 |
| T-W-2 | Architektury gromadzenia i przetwarzania Big Data w Przemyśle 4.0 | 6 |
| T-W-3 | Narzędzia programowe do realizacji infrastruktury | 6 |
| T-W-4 | Klasyczne metody statystyczne do analizy danych | 4 |
| T-W-5 | Algorytmy sztucznej inteligencji do przetwarzania danych | 6 |
| T-W-6 | Algorytmy klastrowania danych | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Praca własna studenta | 5 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Uzupełnienie wiedzy z literatury. Przygotowanie do zaliczenia | 20 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Metoda podająca - wykład informacyjny |
| M-2 | Metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Egzamin testowy |
| S-2 | Ocena formująca: Zaliczenie poszczególnych ćwiczeń laboratoryjnych |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_D08-STiSM_W01 Ma poszerzoną wiedzę w zakresie budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data ukierunkowaną na Przemysł 4.0 | TI_2A_W01 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2 | M-1 | S-1 |
| TI_2A_D08-STiSM_W02 Ma poszerzoną wiedzę w zakresie przetwarzania Big Data w powiązaniu do Przemysłu 4.0 | TI_2A_W08 | — | — | C-2 | T-W-4, T-W-5, T-W-6 | M-1 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_D08-STiSM_U01 Umiejętność projektowania infrastrukury do akwizycji i przetwarzania danych pod kątem Przemysłu 4.0 i Big Data | TI_2A_U01 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2 | M-2 | S-2 |
| TI_2A_D08-STiSM_U02 Umiejętność przetwarzania danych typu Big Data | TI_2A_U15 | — | — | C-2 | T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_D08-STiSM_W01 Ma poszerzoną wiedzę w zakresie budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data ukierunkowaną na Przemysł 4.0 | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Posiada wiedzę z zakresu budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Posiada wiedzę z zakresu budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Posiada wiedzę z zakresu budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Posiada wiedzę z zakresu budowy rozwiązań dla gromadzenia i przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| TI_2A_D08-STiSM_W02 Ma poszerzoną wiedzę w zakresie przetwarzania Big Data w powiązaniu do Przemysłu 4.0 | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% punktacji z pytań egzaminacyjnych z zakresu przetwarzania Big Data |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 50-60% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 61-70% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 71-80% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 81-90% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Posiada wiedzę z zakresu przetwarzania Big Data, udokumentowaną uzyskaniem punktacji w zakresie 91-100% z pytań egzaminacyjnych z tego zakresu |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_D08-STiSM_U01 Umiejętność projektowania infrastrukury do akwizycji i przetwarzania danych pod kątem Przemysłu 4.0 i Big Data | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z zakresu projektowania infrastruktury do akwizycji i przetwarzania Big Data |
| 3,0 | Potrafi projektować rozwiązania do akwizycji i przetwarzania Big Data, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Potrafi projektować rozwiązania do akwizycji i przetwarzania Big Data, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Potrafi projektować rozwiązania do akwizycji i przetwarzania Big Data, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Potrafi projektować rozwiązania do akwizycji i przetwarzania Big Data, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Potrafi projektować rozwiązania do akwizycji i przetwarzania Big Data, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| TI_2A_D08-STiSM_U02 Umiejętność przetwarzania danych typu Big Data | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej, uzyskując punktację poniżej 50% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z zakresu wykorzystania przetwarzania Big Data |
| 3,0 | Potrafi wykorzystać przetwarzanie Big Data, uzyskując punktację w zakresie 50-60% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 3,5 | Potrafi wykorzystać przetwarzanie Big Data, uzyskując punktację w zakresie 61-70% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 4,0 | Potrafi wykorzystać przetwarzanie Big Data, uzyskując punktację w zakresie 71-80% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 4,5 | Potrafi wykorzystać przetwarzanie Big Data, uzyskując punktację w zakresie 81-90% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu | |
| 5,0 | Potrafi wykorzystać przetwarzanie Big Data, uzyskując punktację w zakresie 91-100% łącznie z oceny wykonanych ćwiczeń laboratoryjnych z tego zakresu |
Literatura podstawowa
- Nathan Marz, James Warren, Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym, Helion, 2016
- Russell Jurney, Zwinna analiza danych. Apache Hadoop dla każdego, Helion, 2015
- Tom White, Hadoop. Komplety przewodnik. Analiza i przechowywanie danych, Helion, 2015
Literatura dodatkowa
- Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills, Spark. Zaawansowana analiza danych, Helion, 2015
- Benjamin Bengfort, Jenny Kim, Data Analytics with Hadoop. An Introduction for Data Scientists, O'Reilly, 2016