Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Gospodarka nieruchomościami
Sylabus przedmiotu Metody zgłębiania danych (data mining):
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ekonomia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody zgłębiania danych (data mining) | ||
Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Aneta Becker <aneta.becker@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość statystyki opisowej, wnioskowania statystycznego, ekonometrii, podstaw informatyki i zagadnień ekonomicznych. |
W-2 | Wymagania w zakresie umiejętności: umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego Excel oraz wybranych narzędzi informatycznych (np. STATISTICA). |
W-3 | Wymagania w zakresie kompetencji: student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych. |
C-2 | Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych | 1 |
T-L-2 | Analiza źródeł zasobów danych | 1 |
T-L-3 | Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie | 2 |
T-L-4 | Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych | 2 |
T-L-5 | Wybór metod zgłębiania danych | 1 |
T-L-6 | Proces ekstrakcji wiedzy | 2 |
T-L-7 | Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli | 2 |
T-L-8 | Sposoby porównywania modeli | 1 |
T-L-9 | Wdrożenie i stosowanie modeli | 1 |
T-L-10 | Prezentacja pracy zaliczeniowej | 3 |
16 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 16 |
A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 17 |
A-L-3 | Przygotowanie pracy zaliczeniowej | 17 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego). |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_2A_D1/3.3_W01 Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych. | E_2A_W06, E_2A_W01 | — | C-1 | T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9 | M-1 | S-1 |
E_2A_D1/3.3_W02 Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego. | E_2A_W03, E_2A_W06, E_2A_W01 | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9 | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_2A_D1/3.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych. | E_2A_U04, E_2A_U03, E_2A_U01, E_2A_U02 | — | C-2 | T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9 | M-1 | S-1 |
E_2A_D1/3.3_U02 Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli. | E_2A_U03 | — | C-2 | T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
E_2A_D1/3.3_K01 Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych. | E_2A_K04 | — | C-1, C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_2A_D1/3.3_W01 Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie eksploracyjnych metod analizy danych |
3,0 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 55%-65%> | |
3,5 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 65%-75%> | |
4,0 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 75%-85%> | |
4,5 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 85%-95%> | |
5,0 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 95%-100%> | |
E_2A_D1/3.3_W02 Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie etapów badania eksploracyjnego |
3,0 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 55%-65%> | |
3,5 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 65%-75%> | |
4,0 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 75%-85%> | |
4,5 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 85%-95%> | |
5,0 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 95%-100%> |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_2A_D1/3.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych. | 2,0 | Student nie potrafi zastosować wybranych metod zgłębiania danych |
3,0 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 55%-65%> | |
3,5 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 65%-75%> | |
4,0 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 75%-85%> | |
4,5 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 85%-95%> | |
5,0 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 95%-100%> | |
E_2A_D1/3.3_U02 Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać narzędzi informatycznych służących do budowy i oceny modeli |
3,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 55%-65%> | |
3,5 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 65%-75%> | |
4,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 75%-85%> | |
4,5 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 85%-95%> | |
5,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 95%-100%> |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
E_2A_D1/3.3_K01 Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych. | 2,0 | Student nie jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych |
3,0 | Student jest gotów, przy bardzo dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
3,5 | Student jest gotów, przy dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
4,0 | Student jest gotów, z niewielką pomocą nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
4,5 | Student jest gotów, prawie samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
5,0 | Student jest gotów, samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych |
Literatura podstawowa
- Stephenson D., Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!, Wyd. Helion, Polska, 2019
- Provost F., Fawcett T., Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji, Wyd. Onepress, 2019
- Jakubowski J., Wątroba J. (red.), Zastosowania statystyki i data mining w badaniach naukowych, StatSoft Polska, Kraków, 2017
- Morzy T., Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN, Warszawa, 2013
- Larose D., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2011
Literatura dodatkowa
- Russell M. A., Klassen M., Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych, Wyd. Helion, 2019
- Han, J., Kamber M., Data mining: Concepts and Techniques, Morgan-Kaufman, New York, 2000
- Witten, I. H., Frank E., Data mining, Morgan-Kaufman, New York, 2000