Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Systemy komputerowe zorientowane na człowieka

Sylabus przedmiotu Oprogramowanie do przetwarzania dużych zbiorów 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 Oprogramowanie do przetwarzania dużych zbiorów danych
Specjalność Projektowanie oprogramowania
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny Włodzimierz Bielecki <Wlodzimierz.Bielecki@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Łukasz Radliński <lradlinski@zut.edu.pl>, Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

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

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Dla skutecznego studiowania tego przedmiotu, studenci muszą posiadać wiedzę i umiejętności w następujących dyscyplinach akademickich: 1. Algorytmy i struktury danych 2. Programowanie obiektowe co najmniej w jednym z języków obiektowych 3. Systemy rozproszone 4. Podstawy teorii systemów operacyjnych i kompilatorów 5. Metody data-mining

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem przedmiotu jest zdobywanie wiedzy i rozwijanie umiejętności studentów do: - analizowania charakterystyk danych docierających do systemu informatycznego, znajomość zadań, którymi należy się zająć przetwarzająć te dane, oraz tworzenie i wybór odpowiednich metod, środowiska komputerowego i oprogramowania w celu efektywnego rozwiązania zadań, tj. ma na celu zbadanie struktury i objętości danych oraz wybór odpowiednich środków i systemów informatycznych do rozwiązania problemów, a przedmiotem działalności jest przetwarzanie dużych zbiorów danych nadchodzących do systemu informatycznego z różnych źródeł danych systemu rozproszonego; - właściwej oceny i analizy wyników uzyskanych z rozwiązywania zadań przetwarzania danych, klasyfikacji i wyboru najbardziej efektywnych sposobów rozwiązywania klasów owych problemów, a także modyfikacji istniejących rozwiązań i opracowanie nowych metod i programów w oparciu o doświadczenia w celu tworzenia przydatnej platformy komputerowej, czyli działania mające na celu opracowanie metod analizy oprogramowania i tworzenia oprogramowania przeznaczonego do analizy i pretwarzania dużych zbiorów danych za pomocą narzędzia programowego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Zastosowanie wybranych usług analitycznych w chmurze obliczeniowej2
T-L-2Zastosowanie wybranych usług uczenia maszynowego w chmurze obliczeniowej2
T-L-3Automatyzowanie zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.2
T-L-4Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy2
T-L-5Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej.2
T-L-6Symulacja i strukturyzacja danych w głównym pliku danych. Tworzenie modeli danych opartej na fakty, semantyczna normalizacja danych2
T-L-7Zastosowanie narzędzia Apache Thrift do implementacji procesów symulacji i strukturyzacji danych2
T-L-8Badanie metod przetwarzania wsadowego. Lambda-architektura modeli dużych zbiorów danych2
T-L-9Implementacja lambda-architektury danych w projekcie eksperymentalnym2
T-L-10Techniki tworzenia i implementacji wysokopoziomowych modeli do przechowywania danych w technologii przetwarzania wsadowego (na przykładzie rozproszonego systemu plikowego HDFS)2
T-L-11Badanie zasad obliczania dowolnych funkcji w metodach przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych. Techniki przetwarzania taśmowego2
T-L-12Tworzenie architektury systemu wsadowego przetwarzania danych i jej realizacja w projekcie eksperymentalnym2
T-L-13Implementacja architektury systemu wsadowego przetwarzania danych w eksperymentalnym projekcie z wykorzystaniem narzędzia programistycznego Apache Thrift, Pail oraz JCascalog.2
T-L-14Badanie technik poszukiwania podobnych obiektów na dużych zbiorach danych i próbna implementacja jednej z tych technik (za wyborem studenta) w postaci kodu eksperymentalnego2
T-L-15Badanie technik poszukiwania częstych zbiorów dużych danych i próbna implementacja jednej z tych technik (za wyborem studenta) w postaci kodu eksperymentalnego2
30
wykłady
T-W-1Usługi analityczne u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej2
T-W-2Usługi uczenia maszynowego u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej2
T-W-3Automatyzacja zadań uczenia maszynowego. Interakcja z użytkownikiem w realizacji zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.2
T-W-4Metody i narzędzia analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy2
T-W-5Metody i narzędzia analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej2
T-W-6Paradygmat oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych2
T-W-7Poziom przetwarzania wsadowego. Model danych dla dużych zbiorów danych2
T-W-8Implementacja strukturalna i programowa lambda-architektury przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych2
T-W-9Przechowywanie dużych zbiorów danych na poziomie przetwarzania wsadowego2
T-W-10Obliczenia na poziomie przetwarzania wsadowego2
T-W-11Model przetwarzania dużych zbiorów danych MapReduce i zasady jego implementacji w systemach programowych2
T-W-12Model danych JCascalog2
T-W-13Metody i algorytmy wyszukiwania podobnych danych na dużych zbiorach danych2
T-W-14Implementacja modelu PageRank. Techniki filtracji spamu na dużych zbiorach danych2
T-W-15Metody i techniki wyszukiwania częstych zestawów danych tematycznych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Wykonanie badań eksperymentalnych w laboratoriach30
A-L-2Obrona projektów kodów eksperymentalnych i przygotowanie do zaliczenia16
A-L-3Konsultacje2
A-L-4Zaliczenie2
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia16
A-W-3Konsultacje2
A-W-4Zaliczenie2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny połączony z metodą badania przypadków oraz komputerową demonstracją
M-2Ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena za ćwiczenia indywidualne
S-2Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratoriów jako średnia ważona z ćwiczeń indywidualnych
S-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne

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
I_2A_D02.10_W01
Student posiada wiedzę o metodach i narzędziach do analizy danych w chmurze obliczeniowej na dużych zbiorach danych
I_2A_W02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-4M-1S-3
I_2A_D02.10_W02
Student posiada wiedzę o metodach, algorytmach i oprogramowaniu do rozwiązania poszczególnych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych, rozpatrywanych na wykładach i zbadanych na zajęciach laboratoryjnych.
I_2A_W04C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-4, T-W-7, T-W-9, T-W-8, T-W-14, T-W-6, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-15M-1S-3

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
I_2A_D02.10_U01
Student umie wykorzystywać metody i narzędzia do analizy danych w chmurze na dużych zbiorach danych.
I_2A_U01C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5M-2S-1, S-2
I_2A_D02.10_U02
Student umie analizować i klasyfikować cechy danych nadchodzących do systemu komputerowego, wybierać odpowiednie oprogramowanie i techniki przetwarzania tych danych i zastosowywać rezultaty badań do rozwiązania poszczególnych problemów.
I_2A_U02C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-11, T-L-12, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-13, T-L-14, T-L-15, T-L-10M-1, M-2S-2

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
I_2A_D02.10_K01
Student okazuje kompetencje w rozwiązaniu zadań przetwarzania dużych zbiorów danych za pomocą wspólczesnych metod, algorytmów i programów i może zastosować wiedzę i umejętności w tej dziedzinie do rozwiązania poszczególnych problemów.
I_2A_K02C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-4, T-W-7, T-W-9, T-W-8, T-W-14, T-W-6, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-15M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D02.10_W01
Student posiada wiedzę o metodach i narzędziach do analizy danych w chmurze obliczeniowej na dużych zbiorach danych
2,0Student nie zna podstawowych zaproponowanych w trakcie zajęć metod i narzędzi.
3,0Student zna wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, ich główne możliwości i ograniczenia.
3,5Student zna wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, większość ich możliwości i ograniczeń.
4,0Student zna większość zaproponowanych w trakcie zajęć metod i narzędzi, większość ich możliwości i ograniczeń.
4,5Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, większość ich możliwości i ograniczeń.
5,0Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, wszystkie ich możliwości i ograniczenia.
I_2A_D02.10_W02
Student posiada wiedzę o metodach, algorytmach i oprogramowaniu do rozwiązania poszczególnych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych, rozpatrywanych na wykładach i zbadanych na zajęciach laboratoryjnych.
2,0Student nie zna podstawowych zasad teoretycznych przetwarzania dużych zbiorów danych i nie jest w stanie skorzystać z gotowego oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych
3,0Student zna podstawy zasad teoretycznych przetwarzania dużych zbiorów danych, może wybrać pewne oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych, ale ma słabą wiedzą w wykorzystaniu różnych alternatywnych wersji metod i algorytmów.
3,5Student okazuje wiedzę z podstaw teoretycznych metod przetwarzania dużych zbiorów danych, a także może wybrać metodę do praktycznego rozwiązania konkretnego problemu, jednak nie okazuje dobrej wiedzy w alternatywnych sposobach rozwiązania poszczególnych problemów analizy dużych zbiorów danych i nie jest w stanie udowodnić przewagi jednej metody nad inną.
4,0Student okazuje dobrą wiedzę teoretycznych podstaw metod przetwarzania dużych zbiorów danych, i ma wystarczające doświadczenie do krytycznej analiozy przewag i wad wybranych metod.
4,5Student okazuje dobrą wiedzę teoretycznych podstaw metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, może analizować charakterystyki danych docierających do systemu informatycznego w celu racjonalnego wyboru efektywnych metod rozwiazania poszczególnych problemów, ale nie okazuje wystarczającej wiedzę i zdolności do modyfikacji metod i algorytmów zwiększającej ich skuteczność w rozwiązaniu konkretnych zadań.
5,0Student okazuje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych podstaw metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, może analizować charakterystyki danych docierających do systemu informatycznego w celu racjonalnego wyboru efektywnych metod rozwiazania poszczególnych problemów, okazuje wystarczającą wiedzę i zdolności do modyfikacji metod, algorytmów i kodów programowych zwiększającej ich skuteczność w rozwiązaniu konkretnych zadań.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D02.10_U01
Student umie wykorzystywać metody i narzędzia do analizy danych w chmurze na dużych zbiorach danych.
2,0Student nie potrafi wykorzystać podstawowych metod i narzędzi omawianych w trakcie zajęć.
3,0Student potrafi wykorzystywać wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu ich podstawowe możliwości i ograniczenia.
3,5Student potrafi wykorzystywać wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu większość ich możliwości i ograniczeń.
4,0Student potrafi wykorzystywać większość zaproponowane w trakcie zajęć metod i narzędzi, potrafi wykorzystać w działaniu większość ich możliwości i ograniczeń, a także samodzielnie identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu.
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu większość ich możliwości i ograniczeń, a także samodzielnie identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu.
5,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu wszystkie ich możliwości i ograniczenia, a także samodzielnie identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru.
I_2A_D02.10_U02
Student umie analizować i klasyfikować cechy danych nadchodzących do systemu komputerowego, wybierać odpowiednie oprogramowanie i techniki przetwarzania tych danych i zastosowywać rezultaty badań do rozwiązania poszczególnych problemów.
2,0Student nie okazuje umiejętności do zastosowania gotowych metod, algorytmów i kodów programowych do rozwiązania poszczególnych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych.
3,0Student okazuje umiejętności do wykorzystania oprogramowania przeznaczonego do przetwarzania dużych zbiorów danych, ale ma słabą orientację w wykorzystaniu różnych alternatywnych wersji metod i algorytmów i nie jest gotowy do ich krytycznej oceny.
3,5Student okazuje umiejętności wykorzystania metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, a także może wybrać metodę do praktycznego rozwiązania konkretnego problemu, jednak nie okazuje dobrej umiejętności do wyboru i uzasadnienia alternatywnych sposobów rozwiązania poszczególnych problemów analizy dużych zbiorów danych i nie jest w stanie udowodnić przewagi jednej metody nad inną.
4,0Student okazuje dobrą umiejętność w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych, i ma wystarczające doświadczenie do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień. Ale nie okazuję umiejętności do uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi) i modyfikacji istniejących podejść.
4,5Student okazuje dobrą umiejętność w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych, ma wystarczające doświadczenie do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, okazuję umiejętności do uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi), ale nie może zmodyfikować istniejące metody i algorytmy w celu zwiększenia ich skuteczności.
5,0Student okazuje kreatywność i bardzo dobrą umiejętność w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych, ma bardzo dobre doświadczenie do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, okazuję umiejętności do uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi), i okazuje kreatywność do modyfikacji istniejących metod i algorytmów w celu zwiększenia ich skuteczności.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D02.10_K01
Student okazuje kompetencje w rozwiązaniu zadań przetwarzania dużych zbiorów danych za pomocą wspólczesnych metod, algorytmów i programów i może zastosować wiedzę i umejętności w tej dziedzinie do rozwiązania poszczególnych problemów.
2,0Student nie okazuje kompetencji do zastosowania metod, algorytmów i kodów programowych do rozwiązania poszczególnych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych.
3,0Student okazuje dostateczną kompetencję do zastosowania metod, algorytmów i kodów programowych do rozwiązania standardnowych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych.
3,5Student okazujedostateczną kompetencję do wykorzystania metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, a także do wyboru metod dla rozwiązania standardowego problemu, jednak nie okazuje dobrej kompetencji do wyboru i uzasadnienia alternatywnych sposobów rozwiązania poszczególnych problemów.
4,0Student okazuje dobrą kompetencję zastosowania metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych oraz poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień. Ale okazuję słąbą kompetencję w ocenie przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi).
4,5Student okazuje dobrą kompetencję w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych oraz kompetencję do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, ale okazuję nie wystarczającą kompetencję w ocenie nowych metod i podejść w danej dziedzinie.
5,0Student okazuje bardzo dobrą kompetencję w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych oraz w poprawnym wyborze metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi), i w modyfikacji istniejących metod i algorytmów w celu zwiększenia ich skuteczności.

Literatura podstawowa

  1. Marcin Szeliga, Data Science i uczenie maszynowe, PWN, Warszawa, 2019
  2. Joel Grus, Data science od podstaw Analiza danych w Pythonie, Helion, 2018

Literatura dodatkowa

  1. Dokumentacja Microsoft Azure, 2019, https://docs.microsoft.com/pl-pl/azure/
  2. Dokumentacja Amazon Web Services (AWS), 2019, https://docs.aws.amazon.com/
  3. Dokumentacja Google Cloud, 2019, https://cloud.google.com/
  4. Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman, Mining of Massive Datasets, Cambridge University Press, Cambridge, USA, 2014
  5. Nathan Marz, James Warren, Big Data. Principles and best practice of stable real-time data systems, Manning Publications Co., Shelter Island, NY 11964, 2015

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Zastosowanie wybranych usług analitycznych w chmurze obliczeniowej2
T-L-2Zastosowanie wybranych usług uczenia maszynowego w chmurze obliczeniowej2
T-L-3Automatyzowanie zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.2
T-L-4Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy2
T-L-5Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej.2
T-L-6Symulacja i strukturyzacja danych w głównym pliku danych. Tworzenie modeli danych opartej na fakty, semantyczna normalizacja danych2
T-L-7Zastosowanie narzędzia Apache Thrift do implementacji procesów symulacji i strukturyzacji danych2
T-L-8Badanie metod przetwarzania wsadowego. Lambda-architektura modeli dużych zbiorów danych2
T-L-9Implementacja lambda-architektury danych w projekcie eksperymentalnym2
T-L-10Techniki tworzenia i implementacji wysokopoziomowych modeli do przechowywania danych w technologii przetwarzania wsadowego (na przykładzie rozproszonego systemu plikowego HDFS)2
T-L-11Badanie zasad obliczania dowolnych funkcji w metodach przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych. Techniki przetwarzania taśmowego2
T-L-12Tworzenie architektury systemu wsadowego przetwarzania danych i jej realizacja w projekcie eksperymentalnym2
T-L-13Implementacja architektury systemu wsadowego przetwarzania danych w eksperymentalnym projekcie z wykorzystaniem narzędzia programistycznego Apache Thrift, Pail oraz JCascalog.2
T-L-14Badanie technik poszukiwania podobnych obiektów na dużych zbiorach danych i próbna implementacja jednej z tych technik (za wyborem studenta) w postaci kodu eksperymentalnego2
T-L-15Badanie technik poszukiwania częstych zbiorów dużych danych i próbna implementacja jednej z tych technik (za wyborem studenta) w postaci kodu eksperymentalnego2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Usługi analityczne u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej2
T-W-2Usługi uczenia maszynowego u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej2
T-W-3Automatyzacja zadań uczenia maszynowego. Interakcja z użytkownikiem w realizacji zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.2
T-W-4Metody i narzędzia analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy2
T-W-5Metody i narzędzia analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej2
T-W-6Paradygmat oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych2
T-W-7Poziom przetwarzania wsadowego. Model danych dla dużych zbiorów danych2
T-W-8Implementacja strukturalna i programowa lambda-architektury przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych2
T-W-9Przechowywanie dużych zbiorów danych na poziomie przetwarzania wsadowego2
T-W-10Obliczenia na poziomie przetwarzania wsadowego2
T-W-11Model przetwarzania dużych zbiorów danych MapReduce i zasady jego implementacji w systemach programowych2
T-W-12Model danych JCascalog2
T-W-13Metody i algorytmy wyszukiwania podobnych danych na dużych zbiorach danych2
T-W-14Implementacja modelu PageRank. Techniki filtracji spamu na dużych zbiorach danych2
T-W-15Metody i techniki wyszukiwania częstych zestawów danych tematycznych2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Wykonanie badań eksperymentalnych w laboratoriach30
A-L-2Obrona projektów kodów eksperymentalnych i przygotowanie do zaliczenia16
A-L-3Konsultacje2
A-L-4Zaliczenie2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia16
A-W-3Konsultacje2
A-W-4Zaliczenie2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D02.10_W01Student posiada wiedzę o metodach i narzędziach do analizy danych w chmurze obliczeniowej na dużych zbiorach danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W02Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zdobywanie wiedzy i rozwijanie umiejętności studentów do: - analizowania charakterystyk danych docierających do systemu informatycznego, znajomość zadań, którymi należy się zająć przetwarzająć te dane, oraz tworzenie i wybór odpowiednich metod, środowiska komputerowego i oprogramowania w celu efektywnego rozwiązania zadań, tj. ma na celu zbadanie struktury i objętości danych oraz wybór odpowiednich środków i systemów informatycznych do rozwiązania problemów, a przedmiotem działalności jest przetwarzanie dużych zbiorów danych nadchodzących do systemu informatycznego z różnych źródeł danych systemu rozproszonego; - właściwej oceny i analizy wyników uzyskanych z rozwiązywania zadań przetwarzania danych, klasyfikacji i wyboru najbardziej efektywnych sposobów rozwiązywania klasów owych problemów, a także modyfikacji istniejących rozwiązań i opracowanie nowych metod i programów w oparciu o doświadczenia w celu tworzenia przydatnej platformy komputerowej, czyli działania mające na celu opracowanie metod analizy oprogramowania i tworzenia oprogramowania przeznaczonego do analizy i pretwarzania dużych zbiorów danych za pomocą narzędzia programowego.
Treści programoweT-W-1Usługi analityczne u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej
T-W-2Usługi uczenia maszynowego u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej
T-W-3Automatyzacja zadań uczenia maszynowego. Interakcja z użytkownikiem w realizacji zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.
T-W-5Metody i narzędzia analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej
T-W-4Metody i narzędzia analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny połączony z metodą badania przypadków oraz komputerową demonstracją
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych zaproponowanych w trakcie zajęć metod i narzędzi.
3,0Student zna wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, ich główne możliwości i ograniczenia.
3,5Student zna wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, większość ich możliwości i ograniczeń.
4,0Student zna większość zaproponowanych w trakcie zajęć metod i narzędzi, większość ich możliwości i ograniczeń.
4,5Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, większość ich możliwości i ograniczeń.
5,0Student zna wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, wszystkie ich możliwości i ograniczenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D02.10_W02Student posiada wiedzę o metodach, algorytmach i oprogramowaniu do rozwiązania poszczególnych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych, rozpatrywanych na wykładach i zbadanych na zajęciach laboratoryjnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zdobywanie wiedzy i rozwijanie umiejętności studentów do: - analizowania charakterystyk danych docierających do systemu informatycznego, znajomość zadań, którymi należy się zająć przetwarzająć te dane, oraz tworzenie i wybór odpowiednich metod, środowiska komputerowego i oprogramowania w celu efektywnego rozwiązania zadań, tj. ma na celu zbadanie struktury i objętości danych oraz wybór odpowiednich środków i systemów informatycznych do rozwiązania problemów, a przedmiotem działalności jest przetwarzanie dużych zbiorów danych nadchodzących do systemu informatycznego z różnych źródeł danych systemu rozproszonego; - właściwej oceny i analizy wyników uzyskanych z rozwiązywania zadań przetwarzania danych, klasyfikacji i wyboru najbardziej efektywnych sposobów rozwiązywania klasów owych problemów, a także modyfikacji istniejących rozwiązań i opracowanie nowych metod i programów w oparciu o doświadczenia w celu tworzenia przydatnej platformy komputerowej, czyli działania mające na celu opracowanie metod analizy oprogramowania i tworzenia oprogramowania przeznaczonego do analizy i pretwarzania dużych zbiorów danych za pomocą narzędzia programowego.
Treści programoweT-W-1Usługi analityczne u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej
T-W-2Usługi uczenia maszynowego u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej
T-W-3Automatyzacja zadań uczenia maszynowego. Interakcja z użytkownikiem w realizacji zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.
T-W-5Metody i narzędzia analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej
T-W-4Metody i narzędzia analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy
T-W-7Poziom przetwarzania wsadowego. Model danych dla dużych zbiorów danych
T-W-9Przechowywanie dużych zbiorów danych na poziomie przetwarzania wsadowego
T-W-8Implementacja strukturalna i programowa lambda-architektury przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych
T-W-14Implementacja modelu PageRank. Techniki filtracji spamu na dużych zbiorach danych
T-W-6Paradygmat oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych
T-W-10Obliczenia na poziomie przetwarzania wsadowego
T-W-11Model przetwarzania dużych zbiorów danych MapReduce i zasady jego implementacji w systemach programowych
T-W-12Model danych JCascalog
T-W-13Metody i algorytmy wyszukiwania podobnych danych na dużych zbiorach danych
T-W-15Metody i techniki wyszukiwania częstych zestawów danych tematycznych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny połączony z metodą badania przypadków oraz komputerową demonstracją
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych zasad teoretycznych przetwarzania dużych zbiorów danych i nie jest w stanie skorzystać z gotowego oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych
3,0Student zna podstawy zasad teoretycznych przetwarzania dużych zbiorów danych, może wybrać pewne oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych, ale ma słabą wiedzą w wykorzystaniu różnych alternatywnych wersji metod i algorytmów.
3,5Student okazuje wiedzę z podstaw teoretycznych metod przetwarzania dużych zbiorów danych, a także może wybrać metodę do praktycznego rozwiązania konkretnego problemu, jednak nie okazuje dobrej wiedzy w alternatywnych sposobach rozwiązania poszczególnych problemów analizy dużych zbiorów danych i nie jest w stanie udowodnić przewagi jednej metody nad inną.
4,0Student okazuje dobrą wiedzę teoretycznych podstaw metod przetwarzania dużych zbiorów danych, i ma wystarczające doświadczenie do krytycznej analiozy przewag i wad wybranych metod.
4,5Student okazuje dobrą wiedzę teoretycznych podstaw metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, może analizować charakterystyki danych docierających do systemu informatycznego w celu racjonalnego wyboru efektywnych metod rozwiazania poszczególnych problemów, ale nie okazuje wystarczającej wiedzę i zdolności do modyfikacji metod i algorytmów zwiększającej ich skuteczność w rozwiązaniu konkretnych zadań.
5,0Student okazuje bardzo dobrą wiedzę teoretycznych podstaw metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, może analizować charakterystyki danych docierających do systemu informatycznego w celu racjonalnego wyboru efektywnych metod rozwiazania poszczególnych problemów, okazuje wystarczającą wiedzę i zdolności do modyfikacji metod, algorytmów i kodów programowych zwiększającej ich skuteczność w rozwiązaniu konkretnych zadań.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D02.10_U01Student umie wykorzystywać metody i narzędzia do analizy danych w chmurze na dużych zbiorach danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U01Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zdobywanie wiedzy i rozwijanie umiejętności studentów do: - analizowania charakterystyk danych docierających do systemu informatycznego, znajomość zadań, którymi należy się zająć przetwarzająć te dane, oraz tworzenie i wybór odpowiednich metod, środowiska komputerowego i oprogramowania w celu efektywnego rozwiązania zadań, tj. ma na celu zbadanie struktury i objętości danych oraz wybór odpowiednich środków i systemów informatycznych do rozwiązania problemów, a przedmiotem działalności jest przetwarzanie dużych zbiorów danych nadchodzących do systemu informatycznego z różnych źródeł danych systemu rozproszonego; - właściwej oceny i analizy wyników uzyskanych z rozwiązywania zadań przetwarzania danych, klasyfikacji i wyboru najbardziej efektywnych sposobów rozwiązywania klasów owych problemów, a także modyfikacji istniejących rozwiązań i opracowanie nowych metod i programów w oparciu o doświadczenia w celu tworzenia przydatnej platformy komputerowej, czyli działania mające na celu opracowanie metod analizy oprogramowania i tworzenia oprogramowania przeznaczonego do analizy i pretwarzania dużych zbiorów danych za pomocą narzędzia programowego.
Treści programoweT-L-1Zastosowanie wybranych usług analitycznych w chmurze obliczeniowej
T-L-2Zastosowanie wybranych usług uczenia maszynowego w chmurze obliczeniowej
T-L-3Automatyzowanie zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.
T-L-4Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy
T-L-5Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena za ćwiczenia indywidualne
S-2Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratoriów jako średnia ważona z ćwiczeń indywidualnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać podstawowych metod i narzędzi omawianych w trakcie zajęć.
3,0Student potrafi wykorzystywać wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu ich podstawowe możliwości i ograniczenia.
3,5Student potrafi wykorzystywać wybrane podstawowe zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu większość ich możliwości i ograniczeń.
4,0Student potrafi wykorzystywać większość zaproponowane w trakcie zajęć metod i narzędzi, potrafi wykorzystać w działaniu większość ich możliwości i ograniczeń, a także samodzielnie identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu.
4,5Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu większość ich możliwości i ograniczeń, a także samodzielnie identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu.
5,0Student potrafi wykorzystywać wszystkie zaproponowane w trakcie zajęć metody i narzędzia, potrafi wykorzystać w działaniu wszystkie ich możliwości i ograniczenia, a także samodzielnie identyfikować metody i narzędzia potrzebne do rozwiązania zadanego problemu z jednoczesnym uzasadnieniem wyboru.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D02.10_U02Student umie analizować i klasyfikować cechy danych nadchodzących do systemu komputerowego, wybierać odpowiednie oprogramowanie i techniki przetwarzania tych danych i zastosowywać rezultaty badań do rozwiązania poszczególnych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U02Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zdobywanie wiedzy i rozwijanie umiejętności studentów do: - analizowania charakterystyk danych docierających do systemu informatycznego, znajomość zadań, którymi należy się zająć przetwarzająć te dane, oraz tworzenie i wybór odpowiednich metod, środowiska komputerowego i oprogramowania w celu efektywnego rozwiązania zadań, tj. ma na celu zbadanie struktury i objętości danych oraz wybór odpowiednich środków i systemów informatycznych do rozwiązania problemów, a przedmiotem działalności jest przetwarzanie dużych zbiorów danych nadchodzących do systemu informatycznego z różnych źródeł danych systemu rozproszonego; - właściwej oceny i analizy wyników uzyskanych z rozwiązywania zadań przetwarzania danych, klasyfikacji i wyboru najbardziej efektywnych sposobów rozwiązywania klasów owych problemów, a także modyfikacji istniejących rozwiązań i opracowanie nowych metod i programów w oparciu o doświadczenia w celu tworzenia przydatnej platformy komputerowej, czyli działania mające na celu opracowanie metod analizy oprogramowania i tworzenia oprogramowania przeznaczonego do analizy i pretwarzania dużych zbiorów danych za pomocą narzędzia programowego.
Treści programoweT-L-1Zastosowanie wybranych usług analitycznych w chmurze obliczeniowej
T-L-2Zastosowanie wybranych usług uczenia maszynowego w chmurze obliczeniowej
T-L-3Automatyzowanie zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.
T-L-4Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy
T-L-5Zastosowanie wybranych metod i narzędzi analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej.
T-L-11Badanie zasad obliczania dowolnych funkcji w metodach przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych. Techniki przetwarzania taśmowego
T-L-12Tworzenie architektury systemu wsadowego przetwarzania danych i jej realizacja w projekcie eksperymentalnym
T-L-6Symulacja i strukturyzacja danych w głównym pliku danych. Tworzenie modeli danych opartej na fakty, semantyczna normalizacja danych
T-L-7Zastosowanie narzędzia Apache Thrift do implementacji procesów symulacji i strukturyzacji danych
T-L-8Badanie metod przetwarzania wsadowego. Lambda-architektura modeli dużych zbiorów danych
T-L-9Implementacja lambda-architektury danych w projekcie eksperymentalnym
T-L-13Implementacja architektury systemu wsadowego przetwarzania danych w eksperymentalnym projekcie z wykorzystaniem narzędzia programistycznego Apache Thrift, Pail oraz JCascalog.
T-L-14Badanie technik poszukiwania podobnych obiektów na dużych zbiorach danych i próbna implementacja jednej z tych technik (za wyborem studenta) w postaci kodu eksperymentalnego
T-L-15Badanie technik poszukiwania częstych zbiorów dużych danych i próbna implementacja jednej z tych technik (za wyborem studenta) w postaci kodu eksperymentalnego
T-L-10Techniki tworzenia i implementacji wysokopoziomowych modeli do przechowywania danych w technologii przetwarzania wsadowego (na przykładzie rozproszonego systemu plikowego HDFS)
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny połączony z metodą badania przypadków oraz komputerową demonstracją
M-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratoriów jako średnia ważona z ćwiczeń indywidualnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie okazuje umiejętności do zastosowania gotowych metod, algorytmów i kodów programowych do rozwiązania poszczególnych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych.
3,0Student okazuje umiejętności do wykorzystania oprogramowania przeznaczonego do przetwarzania dużych zbiorów danych, ale ma słabą orientację w wykorzystaniu różnych alternatywnych wersji metod i algorytmów i nie jest gotowy do ich krytycznej oceny.
3,5Student okazuje umiejętności wykorzystania metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, a także może wybrać metodę do praktycznego rozwiązania konkretnego problemu, jednak nie okazuje dobrej umiejętności do wyboru i uzasadnienia alternatywnych sposobów rozwiązania poszczególnych problemów analizy dużych zbiorów danych i nie jest w stanie udowodnić przewagi jednej metody nad inną.
4,0Student okazuje dobrą umiejętność w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych, i ma wystarczające doświadczenie do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień. Ale nie okazuję umiejętności do uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi) i modyfikacji istniejących podejść.
4,5Student okazuje dobrą umiejętność w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych, ma wystarczające doświadczenie do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, okazuję umiejętności do uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi), ale nie może zmodyfikować istniejące metody i algorytmy w celu zwiększenia ich skuteczności.
5,0Student okazuje kreatywność i bardzo dobrą umiejętność w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych, ma bardzo dobre doświadczenie do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, okazuję umiejętności do uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi), i okazuje kreatywność do modyfikacji istniejących metod i algorytmów w celu zwiększenia ich skuteczności.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D02.10_K01Student okazuje kompetencje w rozwiązaniu zadań przetwarzania dużych zbiorów danych za pomocą wspólczesnych metod, algorytmów i programów i może zastosować wiedzę i umejętności w tej dziedzinie do rozwiązania poszczególnych problemów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Ma świadomość znaczenia aktualności wiedzy w rozwiązywaniu problemów, jest zdeterminowany do osiągania założonych celów, a w przypadku trudności w ich osiąganiu potrafi korzystać z pomocy ekspertów
Cel przedmiotuC-1Celem przedmiotu jest zdobywanie wiedzy i rozwijanie umiejętności studentów do: - analizowania charakterystyk danych docierających do systemu informatycznego, znajomość zadań, którymi należy się zająć przetwarzająć te dane, oraz tworzenie i wybór odpowiednich metod, środowiska komputerowego i oprogramowania w celu efektywnego rozwiązania zadań, tj. ma na celu zbadanie struktury i objętości danych oraz wybór odpowiednich środków i systemów informatycznych do rozwiązania problemów, a przedmiotem działalności jest przetwarzanie dużych zbiorów danych nadchodzących do systemu informatycznego z różnych źródeł danych systemu rozproszonego; - właściwej oceny i analizy wyników uzyskanych z rozwiązywania zadań przetwarzania danych, klasyfikacji i wyboru najbardziej efektywnych sposobów rozwiązywania klasów owych problemów, a także modyfikacji istniejących rozwiązań i opracowanie nowych metod i programów w oparciu o doświadczenia w celu tworzenia przydatnej platformy komputerowej, czyli działania mające na celu opracowanie metod analizy oprogramowania i tworzenia oprogramowania przeznaczonego do analizy i pretwarzania dużych zbiorów danych za pomocą narzędzia programowego.
Treści programoweT-W-1Usługi analityczne u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej
T-W-2Usługi uczenia maszynowego u wybranych dostawców usług w chmurze obliczeniowej
T-W-3Automatyzacja zadań uczenia maszynowego. Interakcja z użytkownikiem w realizacji zadań uczenia maszynowego. Wybór i udostępnianie modelu dla użytkowników końcowych.
T-W-5Metody i narzędzia analizy danych strumieniowych i multimedialnych w chmurze obliczeniowej
T-W-4Metody i narzędzia analizy danych z urządzeń Internetu rzeczy
T-W-7Poziom przetwarzania wsadowego. Model danych dla dużych zbiorów danych
T-W-9Przechowywanie dużych zbiorów danych na poziomie przetwarzania wsadowego
T-W-8Implementacja strukturalna i programowa lambda-architektury przetwarzania wsadowego dużych zbiorów danych
T-W-14Implementacja modelu PageRank. Techniki filtracji spamu na dużych zbiorach danych
T-W-6Paradygmat oprogramowania do przetwarzania dużych zbiorów danych
T-W-10Obliczenia na poziomie przetwarzania wsadowego
T-W-11Model przetwarzania dużych zbiorów danych MapReduce i zasady jego implementacji w systemach programowych
T-W-12Model danych JCascalog
T-W-13Metody i algorytmy wyszukiwania podobnych danych na dużych zbiorach danych
T-W-15Metody i techniki wyszukiwania częstych zestawów danych tematycznych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena za ćwiczenia indywidualne
S-2Ocena podsumowująca: Ocena końcowa z laboratoriów jako średnia ważona z ćwiczeń indywidualnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie okazuje kompetencji do zastosowania metod, algorytmów i kodów programowych do rozwiązania poszczególnych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych.
3,0Student okazuje dostateczną kompetencję do zastosowania metod, algorytmów i kodów programowych do rozwiązania standardnowych problemów przetwarzania dużych zbiorów danych.
3,5Student okazujedostateczną kompetencję do wykorzystania metod i algorytmów przetwarzania dużych zbiorów danych, a także do wyboru metod dla rozwiązania standardowego problemu, jednak nie okazuje dobrej kompetencji do wyboru i uzasadnienia alternatywnych sposobów rozwiązania poszczególnych problemów.
4,0Student okazuje dobrą kompetencję zastosowania metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych oraz poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień. Ale okazuję słąbą kompetencję w ocenie przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi).
4,5Student okazuje dobrą kompetencję w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych oraz kompetencję do poprawnego wyboru metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, ale okazuję nie wystarczającą kompetencję w ocenie nowych metod i podejść w danej dziedzinie.
5,0Student okazuje bardzo dobrą kompetencję w zastosowaniu metod, algorytmów i programów do rozwiązania zadań przetwarzania dużych zbiorów danych oraz w poprawnym wyborze metod i algorytmów dla rozwiązania konkretnych zagadnień, uzasadnienia przewag jednych metod i algorytmów nad innymi (alternatywenymi), i w modyfikacji istniejących metod i algorytmów w celu zwiększenia ich skuteczności.