Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 16 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość statystyki opisowej, wnioskowania statystycznego, ekonometrii, podstaw informatyki i zagadnień ekonomicznych.
W-2Wymagania w zakresie umiejętności: umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego Excel oraz wybranych narzędzi informatycznych (np. STATISTICA).
W-3Wymagania w zakresie kompetencji: student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
C-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych1
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych1
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie2
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych2
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych1
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy2
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli2
T-L-8Sposoby porównywania modeli1
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli1
T-L-10Prezentacja pracy zaliczeniowej3
16

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie do zajęć17
A-L-3Przygotowanie pracy zaliczeniowej17
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D1/3.3_W01
Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych.
E_2A_W06, E_2A_W01C-1T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-1S-1
E_2A_D1/3.3_W02
Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego.
E_2A_W03, E_2A_W06, E_2A_W01C-1T-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-9M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U02C-2T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-1S-1
E_2A_D1/3.3_U02
Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli.
E_2A_U03C-2T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-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 kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K04C-1, C-2T-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-9M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/3.3_W01
Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych.
2,0Student nie zna i nie rozumie eksploracyjnych metod analizy danych
3,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 95%-100%>
E_2A_D1/3.3_W02
Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego.
2,0Student nie zna i nie rozumie etapów badania eksploracyjnego
3,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 95%-100%>

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/3.3_U01
Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych.
2,0Student nie potrafi zastosować wybranych metod zgłębiania danych
3,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 55%-65%>
3,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 65%-75%>
4,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 75%-85%>
4,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 85%-95%>
5,0Student 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.
2,0Student nie potrafi wykorzystać narzędzi informatycznych służących do budowy i oceny modeli
3,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 55%-65%>
3,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 65%-75%>
4,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 75%-85%>
4,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 85%-95%>
5,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 95%-100%>

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/3.3_K01
Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych.
2,0Student nie jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,0Student jest gotów, przy bardzo dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,5Student jest gotów, przy dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,0Student jest gotów, z niewielką pomocą nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,5Student jest gotów, prawie samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
5,0Student jest gotów, samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych

Literatura podstawowa

  1. Stephenson D., Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!, Wyd. Helion, Polska, 2019
  2. Provost F., Fawcett T., Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji, Wyd. Onepress, 2019
  3. Jakubowski J., Wątroba J. (red.), Zastosowania statystyki i data mining w badaniach naukowych, StatSoft Polska, Kraków, 2017
  4. Morzy T., Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN, Warszawa, 2013
  5. Larose D., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2011

Literatura dodatkowa

  1. Russell M. A., Klassen M., Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych, Wyd. Helion, 2019
  2. Han, J., Kamber M., Data mining: Concepts and Techniques, Morgan-Kaufman, New York, 2000
  3. Witten, I. H., Frank E., Data mining, Morgan-Kaufman, New York, 2000

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych1
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych1
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie2
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych2
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych1
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy2
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli2
T-L-8Sposoby porównywania modeli1
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli1
T-L-10Prezentacja pracy zaliczeniowej3
16

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie do zajęć17
A-L-3Przygotowanie pracy zaliczeniowej17
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_W01Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W06Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody gromadzenia, przetwarzania, interpretacji i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a w szczególności metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) oraz metody analizy ekonomiczno-finansowej
E_2A_W01Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
Treści programoweT-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie rozumie eksploracyjnych metod analizy danych
3,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_W02Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W03Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metodologię badań w zakresie dyscypliny ekonomia i finanse
E_2A_W06Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody gromadzenia, przetwarzania, interpretacji i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a w szczególności metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) oraz metody analizy ekonomiczno-finansowej
E_2A_W01Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
Treści programoweT-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie rozumie etapów badania eksploracyjnego
3,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_U01Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U04Potrafi formułować i testować hipotezy związane z prostymi problemami badawczymi z zakresu ekonomii i finansów
E_2A_U03Potrafi dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do analizowania, prognozowania i modelowania procesów i zjawisk ekonomicznych oraz rozwiązywania problemów gospodarczych
E_2A_U01Potrafi wykorzystać wiedzę do formułowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz rozwiązywania zadań w nieprzewidywalnych warunkach w sposób innowacyjny
E_2A_U02Potrafi wykorzystać wiedzę do identyfikacji, wyjaśniania oraz prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych oraz relacji między nimi, stosując właściwy dobór źródeł i informacji poprzez ich ocenę, krytyczną analizę, syntezę i twórczą interpretację
Cel przedmiotuC-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.
Treści programoweT-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zastosować wybranych metod zgłębiania danych
3,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 55%-65%>
3,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 65%-75%>
4,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 75%-85%>
4,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 85%-95%>
5,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_U02Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U03Potrafi dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do analizowania, prognozowania i modelowania procesów i zjawisk ekonomicznych oraz rozwiązywania problemów gospodarczych
Cel przedmiotuC-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.
Treści programoweT-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać narzędzi informatycznych służących do budowy i oceny modeli
3,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 55%-65%>
3,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 65%-75%>
4,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 75%-85%>
4,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 85%-95%>
5,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_K01Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_K04Jest gotów do myślenia i rozwiązywania problemów w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
C-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.
Treści programoweT-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,0Student jest gotów, przy bardzo dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,5Student jest gotów, przy dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,0Student jest gotów, z niewielką pomocą nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,5Student jest gotów, prawie samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
5,0Student jest gotów, samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych