Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
Sylabus przedmiotu Algorytmy eksploracja danych - Przedmiot obieralny I:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Algorytmy eksploracja danych - Przedmiot obieralny I | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 1 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki |
| W-2 | Podstawowe wiadomości z algebry liniowej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie się z różnymi technikami analizy i eksploracji danych |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania różnych metod eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik to ich rozwiązywania |
| C-3 | Zapoznanie się z narzędziami analizy i eksploracji dancyh |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Narzędzia eksploracji danych: matlab, R, weka | 6 |
| T-A-2 | Analiza składowych głównych, zastosowania do wizualizacji danych | 2 |
| T-A-3 | Klasyfikacja: naiwny klasyfikaotr bayesa, drzewa decyzyjne, przykłady | 2 |
| T-A-4 | Wyszukiwanie reguł reguł asocjacyjnych - przykłady | 2 |
| T-A-5 | Analiza przykładowego zbioru danych z użyciem poznanych technik i metod danych, sprawozdanie | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Komponenty zadania ekslporacji danych, algorytmiczne aspekty eksploracji danych. | 2 |
| T-W-2 | Rodzaje zadań eksploracji danych: identyfikacja rozkłądu, klasyfikacja, regresja, wykrywanie reguł i wzorców | 2 |
| T-W-3 | Identyfikacja rozkładu i grupwanie, metoda największej wiarygodności, algorytm EM oraz algorytm K-środków | 2 |
| T-W-4 | Ocena jakości maszy klasyfikujących i regresyjnych, testowanie, kroswalidacja, metoda bootstrap | 2 |
| T-W-5 | Klasyfikator bayesa, założenie naiwne, optymalny klasyfikator bayesowski | 2 |
| T-W-6 | Drzewa klasyfikujące, budowa drzewa, miary zanieczyszczenia, przycinanie, algorytm CART | 2 |
| T-W-7 | Wykrywanie reguł asocjacujnych, wsparcie, zaufanie, algorytm apriori, algorytm wykorzystujący drzewo wyliczające podzbiory, reguły pareto-optymalne | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-A-2 | Samodzielne przygotowanie do zajęć | 5 |
| A-A-3 | opracowywanie sprawozdań | 10 |
| A-A-4 | Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach | 2 |
| 32 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 15 |
| A-W-2 | konsultacje | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 13 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład prezentacja w postaci slajdów |
| M-2 | Laboratoria praca przy komputerach z wykorzystaniem programów Matlab, R, weka. Poznawanie i wykorzystywnie dostępnych bibliotek w problemach eksploracji dancyh |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Laboratorium, średnia z ocen (sprawozdania, praca na zajęciach) uzyskanych w trakcie semestru |
| S-4 | Ocena podsumowująca: egzamin ustny |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_2A_O/01-1 WI_W01 Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych | ZIP_2A_W04, ZIP_2A_W11 | T2A_W03, T2A_W05 | C-1, C-2 | — | M-1, M-2 | S-1, S-2, S-4 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_2A_O/01-1 WI_U01 Student umie wykorzystywać zaawansowane narzędzia analizy i eksploracji danych do rozwiązywania konkretnych problemów | ZIP_2A_U08, ZIP_2A_U18 | T2A_U01, T2A_U08, T2A_U19 | C-3, C-1 | — | M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_2A_O/01-1 WI_K01 Potrafi rozpoznawać typy zadań eksploracji danych w problemach rzeczywistych i w zależności od rodzaju zadania wybrać odpowiednie metody i narzędzia do ich rozwiązywania | ZIP_2A_K04 | T2A_K06 | C-2, C-3 | — | M-2 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_O/01-1 WI_W01 Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych | 2,0 | Student nie przyswoił sobie podstawowej wiedzy z zakresu algorytmów eksploracji danych |
| 3,0 | Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych w stopniu zadowalającycm | |
| 3,5 | Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych | |
| 4,0 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych | |
| 4,5 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych, umie ją wykorzystać w sytuacjach praktycznych do rozwiązania konkretnych problemów | |
| 5,0 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu algorytmów eksploracji danych, umie ją wykorzystać w sytuacjach praktycznych do rozwiązania konkretnych problemów, umie uzasadnić wybór odpowiedniej metody lub algorytmu |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_O/01-1 WI_U01 Student umie wykorzystywać zaawansowane narzędzia analizy i eksploracji danych do rozwiązywania konkretnych problemów | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystywać odpowiednich programów do rozwiązywania zadań eksploracji dancyh |
| 3,0 | Student w zadowalającym stopniu opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania podstawowych problemów ekspolracji danych | |
| 3,5 | Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania podstawowych problemów ekspolracji danych | |
| 4,0 | Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych w zakresie prezentowanym na zajeciach | |
| 4,5 | Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych w zakresie prezentowanym na zajeciach, nie ma problemu z wyszukiwaniem potrzebych funcji w dokumentacji | |
| 5,0 | Student opanował umiejętnść posługiwania się wybranym oprogramowaniem do rozwiązywania problemów ekspolracji danych, nie ma problemu z wyszukiwaniem potrzebych funcji w dokumentacji, wybierane rozwiązania są przemyślane umie uzasadnić wybór odpowiedniej metody |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_O/01-1 WI_K01 Potrafi rozpoznawać typy zadań eksploracji danych w problemach rzeczywistych i w zależności od rodzaju zadania wybrać odpowiednie metody i narzędzia do ich rozwiązywania | 2,0 | Student nie potrafi nawet w minimalnym stopniu pracować samodzielnie |
| 3,0 | Student potrafi smodzielnie roywiazywać proste problemy w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student potrafi smodzielnie roywiazywać proste problemy | |
| 4,0 | Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy | |
| 4,5 | Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy, prezentowane rozwiązania są pomysłowe i przemyślane | |
| 5,0 | Student potrafi smodzielnie roywiazywać postawione przed nim problemy, prezentowane rozwiązania są przemyślane, umie uzasadnić swoje wybory, jest świadomy zalet i ograniczeń wybieranych metod |
Literatura podstawowa
- J. Ćwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczące, Akademicka oficyna wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008
- David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003