ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2013/2014 / Wydział Informatyki / Informatyka (S1) / Sylabus przedmiotu - Metody odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Metody odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	inżynier
Obszary studiów	nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Metody odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych
Specjalność	systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca	Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny	Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	5	Grupa obieralna	7

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	7	30	1,3	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	7	30	1,7	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu baz danych

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.	4
T-L-2	Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych	4
T-L-3	Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych	4
T-L-4	Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji	4
T-L-5	Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych	4
T-L-6	Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).	4
T-L-7	Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych	6
		30
wykłady
T-W-1	Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.	2
T-W-2	Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.	6
T-W-3	Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.	6
T-W-4	Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.	6
T-W-5	Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.	2
T-W-6	Komercyjne systemy eksploracji danych.	2
T-W-7	Wstęp do eksploracji baz tekstowych	2
T-W-8	Eksploracja baz tekstowych: numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych.	4
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	udział w laboratoriach	30
A-L-2	konsultacje	2
A-L-3	przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań	16
A-L-4	Udział w zaliczeniu formy zajęć.	2
		50
wykłady
A-W-1	udział w wykładach	30
A-W-2	przygotowanie do zaliczenia	6
A-W-3	konsultacje	2
A-W-4	Udział w zaliczeniu formy zajęć.	2
		40

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2	Ćwiczenia laboratyjne i realizacja zadań praktycznych

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
S-2	Ocena podsumowująca: Laboratorium : Ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O7/08_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych	I_1A_W12, I_1A_W16, I_1A_W17	T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11	InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05	C-1	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7	M-1	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O7/08_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.	I_1A_U12, I_1A_U15	T1A_U01, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U11, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16	InzA_U01, InzA_U02, InzA_U04, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08	C-1	T-L-6, T-L-7	M-1	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	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
I_1A_O7/08_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych Student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właścuych metod i narządzi.	I_1A_K04	T1A_K02, T1A_K07	InzA_K01	C-1	T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-L-6, T-L-7	M-1	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O7/08_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych	2,0	Student nie posiada wiedzy na ocenę 3.0.
	3,0	Sudent ma elementarną wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
	3,5	Sudent ma wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
	4,0	Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych
	4,5	Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania
	5,0	Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O7/08_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.	2,0	Student nie spelnia kryteriow na ocenę 3.0
	3,0	Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	3,5	Student potrafi formułować i rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	4,0	Student potrafi formułować i rozwiązywać zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	4,5	Student potrafi rozwiązywać złożone zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	5,0	Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_1A_O7/08_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych Student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właścuych metod i narządzi.	2,0	Student nie spełnia kryteriów na ocenę 3.0
	3,0	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych
	3,5	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody.
	4,0	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych.
	4,5	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy.
	5,0	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy z baz i hrutowni danych i umie je rozwiązywać.

Literatura podstawowa

Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2006
Hand D., Mannila H., Smyth P, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

Cichorz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
KlosgenW., Żytkow J.M., Handbook of Data Mining and Knowledge discovery, Oxford University Press, Oxford, 2002

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.	4
T-L-2	Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych	4
T-L-3	Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych	4
T-L-4	Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji	4
T-L-5	Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych	4
T-L-6	Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).	4
T-L-7	Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych	6
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.	2
T-W-2	Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.	6
T-W-3	Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.	6
T-W-4	Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.	6
T-W-5	Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.	2
T-W-6	Komercyjne systemy eksploracji danych.	2
T-W-7	Wstęp do eksploracji baz tekstowych	2
T-W-8	Eksploracja baz tekstowych: numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych.	4
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	udział w laboratoriach	30
A-L-2	konsultacje	2
A-L-3	przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań	16
A-L-4	Udział w zaliczeniu formy zajęć.	2
		50

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	udział w wykładach	30
A-W-2	przygotowanie do zaliczenia	6
A-W-3	konsultacje	2
A-W-4	Udział w zaliczeniu formy zajęć.	2
		40

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O7/08_W01	Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W12	ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
	I_1A_W16	ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
	I_1A_W17	zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W04	ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T1A_W08	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	T1A_W10	zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
	T1A_W11	zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_W01	ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
	InzA_W02	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
	InzA_W03	ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
	InzA_W05	zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotu	C-1	Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet
Treści programowe	T-W-1	Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań.
	T-W-2	Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.
	T-W-3	Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.
	T-W-4	Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.
	T-W-5	Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.
	T-W-6	Komercyjne systemy eksploracji danych.
	T-W-7	Wstęp do eksploracji baz tekstowych
	T-W-8	Eksploracja baz tekstowych: numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych.
	T-L-1	Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.
	T-L-2	Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych
	T-L-3	Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych
	T-L-4	Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji
	T-L-5	Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych
	T-L-6	Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
	T-L-7	Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie posiada wiedzy na ocenę 3.0.
	3,0	Sudent ma elementarną wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
	3,5	Sudent ma wiedzę na temat podstawowych metod eksploracji danych
	4,0	Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych
	4,5	Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania
	5,0	Sudent ma wiedzę na temat metod eksploracji danych, posługiwania sie nimi i sposobów ich wykorzystania

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O7/08_U01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U12	umie praktycznie zastosować technologie informatyczne w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem biznesu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U15	potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_U01	potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
	T1A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T1A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T1A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	T1A_U11	ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
	T1A_U13	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	T1A_U14	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	T1A_U15	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	T1A_U16	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_U01	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	InzA_U02	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
	InzA_U04	potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
	InzA_U05	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	InzA_U06	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
	InzA_U07	potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
	InzA_U08	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotu	C-1	Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet
Treści programowe	T-L-6	Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
Treści programowe	T-L-7	Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spelnia kryteriow na ocenę 3.0
	3,0	Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	3,5	Student potrafi formułować i rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	4,0	Student potrafi formułować i rozwiązywać zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	4,5	Student potrafi rozwiązywać złożone zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.
	5,0	Student potrafi rozwiązywać proste zadania eksploracji danych w bazach i hurtowniach danych.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O7/08_K01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych Student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właścuych metod i narządzi.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_K04	rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T1A_K02	ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
	T1A_K07	ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opinie w sposób powszechnie zrozumiały
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	InzA_K01	ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Cel przedmiotu	C-1	Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet
Treści programowe	T-W-2	Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.
	T-W-3	Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji.
	T-W-4	Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne.
	T-W-5	Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.
	T-W-6	Komercyjne systemy eksploracji danych.
	T-L-6	Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
	T-L-7	Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie spełnia kryteriów na ocenę 3.0
	3,0	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych
	3,5	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody.
	4,0	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych.
	4,5	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy.
	5,0	Student ma świadomość istnienia wielu metod odkrwania wiedzy z baz i hurtowni danych. Potrafi wskazać kluczowe metody. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia problemów odkrywania wiedzy z baz i hrutowni danych i umie je rozwiązywać.