Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: zarządzanie energią i środowiskiem
Sylabus przedmiotu Eksploracja danych - Przedmiot obieralny III:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
Obszary studiów | nauk technicznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Eksploracja danych - Przedmiot obieralny III | ||
Specjalność | inżynieria systemów informacyjnych produkcji | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 7 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
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. | 2 |
T-L-2 | Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych | 2 |
T-L-3 | Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych | 2 |
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 | 2 |
T-L-5 | Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych | 2 |
T-L-6 | Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów). | 2 |
T-L-7 | Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych | 3 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań. | 1 |
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. | 1 |
T-W-3 | Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji. | 3 |
T-W-4 | Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne. | 1 |
T-W-5 | Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych. | 1 |
T-W-6 | Komercyjne systemy eksploracji danych. | 1 |
T-W-7 | 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. | 2 |
10 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
A-L-2 | udział w laboratoriach | 15 |
A-L-3 | przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań | 52 |
A-L-4 | Przygotowanie projektu do zaliczenia | 35 |
104 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | udział w wykładach | 10 |
A-W-2 | przygotowanie do zaliczenia przedmiotu | 45 |
A-W-3 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
57 |
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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_2A_D1/O/03-1_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych | ZIP_2A_W11 | T2A_W03, T2A_W05 | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_2A_D1/O/03-1_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. | ZIP_2A_U19 | T2A_U19 | C-1 | — | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
ZIP_2A_D1/O/03-1_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 właściwych metod i narządzi. | ZIP_2A_K04 | T2A_K06 | C-1 | — | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_2A_D1/O/03-1_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie eksploracji baz danych |
3,0 | Student zna podstawowe zadania analizy baz danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w zadowalającym stopniu | |
3,5 | Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych | |
4,0 | Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych | |
4,5 | Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania | |
5,0 | Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania i dobrać odpowiednią metodę. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_2A_D1/O/03-1_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 posiada umiejętności eksploracji baz danych |
3,0 | Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych w stopniu zadowalającym | |
3,5 | Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych | |
4,0 | Student zna zagadnienia i metody esploracji baz danychh, umie rozwiązać zadania eksploracji danych | |
4,5 | Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji baz danych | |
5,0 | Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji, umie dobrać wlaściwą metodę do rozważanego problemu |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
ZIP_2A_D1/O/03-1_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 właściwych metod i narządzi. | 2,0 | |
3,0 | student nabył otwartości na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych oraz ma zdolność do samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
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