Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: zarządzanie energią i środowiskiem

Sylabus przedmiotu Analiza danych i procesów:

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 Analiza danych i procesów
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Oprogramowania
Nauczyciel odpowiedzialny Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 14 1,40,50zaliczenie
laboratoriaL1 14 2,60,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Przystępując do nauczania z danego przedmiotu student powinien mieć wiedze z teorii algorytmów i podstaw informatyki, z programowania w jednym z algorytmicznych języków programowania (C, C++, C#, Java, Basic), organizacji baz danych i struktur danych.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Celem nauczania się danego przedmiotu jest opanowywanie nowych technologi komputerowychi analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, wyszukiwania nowej wiedzy na tych zbiorach do podejmowanioa decyzji, a także nabycie zdolności do rozwiązani problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznmych , ekonomicznych socjalnych itd.) i przewidywania przyszłych stanów systemów ulegających badaniu na podstawie tworzenia modeli regresyjnych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych zasobami MATLABu2
T-L-2Badanie metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych zasobami MATLABu2
T-L-3Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych zasobami MATLABu2
T-L-4Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych zasobami MATLABu2
T-L-5Badanie metod regresij zasobami MATLABu ( regresja liniowa i nieliniowa, dzrewa regresyjne, regresja wielu zmiennych)2
T-L-6Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej i falkowej zasobami MATLABu2
T-L-7Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych zasobami MATLABu1
T-L-8Badanie metod analizy szeregów czasowych zasobami MATLABu1
14
wykłady
T-W-1Przechowywalnie danych * Koncepcja przechowywalni danych * Struktura przechowywalni danych * Techniki oczyszczania i filtracji danych.2
T-W-2Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing) * Wielowymiarowe modele danych * Konceptualne wielowymiarowe przedstawienie danych * Architektury OLAP-systemów3
T-W-3Metody klasyfikacji i regresji * Metody tworzenia reguł klasyfikacyjnych * Metody tworzenia drzew decyzyjnych * Metody tworzenia funkcji matematycznych * Prognostyka procesów * Wprowadzenie do metod uczenia się maszynowego * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasyfikacji i regresji3
T-W-4Tworzenie reguł asocjacyjnych * Formułowanie zagadnienia tworzenia reguł asocjacyjnych * Analiza sekwencyjna * Algorytmy tworzenia reguł asocjacyjnych * Hierarchiczne reguły asocjacyjne * Szablony * Przedstawienie wyników3
T-W-5Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasteryzacji3
14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczęszczenie na zajęciach laboratoryjnych14
A-L-2Przygotowanie się do zajęć ćwiczeniowych i opracowywanie sprawozdań z tematów badanych na zajęciach ćwiczeniowych30
A-L-3Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych2
A-L-4Obrona prac badawczych wykonywanych w ramach zajęć wiczeniowych4
A-L-5Przygotowanie prezentacji i referatu10
A-L-6Przygotowanie się do zaliczenia6
66
wykłady
A-W-1Uczęszczenie na wykłady14
A-W-2Znajomość ze źródłami literackimi proponowanymi przez wykładowcę5
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia5
A-W-4Wykonywanie zadań domowych proponowanych przez wykładowcę5
A-W-5Zaliczenie2
A-W-6Konsultacje z tematów wykładów2
33

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykady, wykonanie indywidualnych zadań badawczych w ramach zajęć laboratoryjnych, konsultacje z tematów wykładów i tematów zajęć laboratoryjnych.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena jakości i pełnoty wykonania badania za indywidualnym tematem na zjęciach laboratoryjnych, ocena jakości i pełnoty odpowiedzi na pytania wykładowcy podczas zaliczeń tematów prac laboratoryjnych i podczas zaliczenia z przedmiotu.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/05_W01
ma wiedzę w zakresie technologii przechowywania danych, wstępnej obróbki, czyszczania i stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja), tworzenia modeli procesów oraz badania i prognozowania procesów za pomocą metod matematycznych.
C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/05_U01
Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku
C-1M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ZIP_2A_C/05_K01
Jest świadomy roli i potrzeby dokształcania
C-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/05_W01
ma wiedzę w zakresie technologii przechowywania danych, wstępnej obróbki, czyszczania i stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja), tworzenia modeli procesów oraz badania i prognozowania procesów za pomocą metod matematycznych.
2,0Student nie wykazał wiedzy z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słąbą wiedzę z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą wiedzę kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą wiedzę z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą wiedzę w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i w stanie przedstawić dokładną i pełną analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/05_U01
Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku
2,0Student nie wykazał umiejętności wykorzystania wiedzy z teorii analizy danych i porocesów do wykonania zadań na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał słabą umiejętnośc posługiwania wiedą teoretyczną do rozwiązania zadań na zajęciach laboratoryjnych i w stanie rozwiązywać nie zbyt trudne problemy.
3,5Student wykazał pewną kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i w stanie zastosować tę wiedzą do rozwiązania zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania wiekszości zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w szczególach tych czy inncyh algorytmów.
4,5tudent wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazuje dobre umiejętności posługiwania się alternatywnymi metodami i algorytmami rozwiązania problemów.
5,0Student wykazał bardzo dobre umiejętności wykorzystania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania problemów proponowanych na zajęciach laboratoryjnych, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, a ponadto proponuje swoje własne rozwiązania dysponująć wiedzą ze wszystkich algorytmów opanowanych na wykładach i wykazuje zdolność do kreatywności muszłenia

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
ZIP_2A_C/05_K01
Jest świadomy roli i potrzeby dokształcania
2,0Student nie wykazał kompetencji z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą kompetencję z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą kompetencję w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazue dobrą kompetencję w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i wykazuje bardzo dobrą kompetencję w analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.

Literatura podstawowa

  1. D.N. Larose, Data Mining Methods and Models, Wiley Publishing, Inc., 2006
  2. C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making, Wiley Publishing, Inc., 2009
  3. L. Wang, X. Fu, Data Mining with Computational Intelligence, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2005

Literatura dodatkowa

  1. H. A. Abbas, R.A. Sarker, C. S. Newton, Data Mining: A Heuristic Approach, University of New South Wales, Idea Group Publishing, Australia, 2002
  2. M. Berthold, D.J. Hand (eds.), Intelligent Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2007
  3. J. Han. M. Kambler, Data Mining: Concepts and Techniques, Elsevier Inc., SZA, 2006

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych zasobami MATLABu2
T-L-2Badanie metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych zasobami MATLABu2
T-L-3Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych zasobami MATLABu2
T-L-4Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych zasobami MATLABu2
T-L-5Badanie metod regresij zasobami MATLABu ( regresja liniowa i nieliniowa, dzrewa regresyjne, regresja wielu zmiennych)2
T-L-6Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej i falkowej zasobami MATLABu2
T-L-7Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych zasobami MATLABu1
T-L-8Badanie metod analizy szeregów czasowych zasobami MATLABu1
14

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Przechowywalnie danych * Koncepcja przechowywalni danych * Struktura przechowywalni danych * Techniki oczyszczania i filtracji danych.2
T-W-2Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing) * Wielowymiarowe modele danych * Konceptualne wielowymiarowe przedstawienie danych * Architektury OLAP-systemów3
T-W-3Metody klasyfikacji i regresji * Metody tworzenia reguł klasyfikacyjnych * Metody tworzenia drzew decyzyjnych * Metody tworzenia funkcji matematycznych * Prognostyka procesów * Wprowadzenie do metod uczenia się maszynowego * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasyfikacji i regresji3
T-W-4Tworzenie reguł asocjacyjnych * Formułowanie zagadnienia tworzenia reguł asocjacyjnych * Analiza sekwencyjna * Algorytmy tworzenia reguł asocjacyjnych * Hierarchiczne reguły asocjacyjne * Szablony * Przedstawienie wyników3
T-W-5Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasteryzacji3
14

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczęszczenie na zajęciach laboratoryjnych14
A-L-2Przygotowanie się do zajęć ćwiczeniowych i opracowywanie sprawozdań z tematów badanych na zajęciach ćwiczeniowych30
A-L-3Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych2
A-L-4Obrona prac badawczych wykonywanych w ramach zajęć wiczeniowych4
A-L-5Przygotowanie prezentacji i referatu10
A-L-6Przygotowanie się do zaliczenia6
66
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczęszczenie na wykłady14
A-W-2Znajomość ze źródłami literackimi proponowanymi przez wykładowcę5
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia5
A-W-4Wykonywanie zadań domowych proponowanych przez wykładowcę5
A-W-5Zaliczenie2
A-W-6Konsultacje z tematów wykładów2
33
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_W01ma wiedzę w zakresie technologii przechowywania danych, wstępnej obróbki, czyszczania i stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja), tworzenia modeli procesów oraz badania i prognozowania procesów za pomocą metod matematycznych.
Cel przedmiotuC-1Celem nauczania się danego przedmiotu jest opanowywanie nowych technologi komputerowychi analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, wyszukiwania nowej wiedzy na tych zbiorach do podejmowanioa decyzji, a także nabycie zdolności do rozwiązani problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznmych , ekonomicznych socjalnych itd.) i przewidywania przyszłych stanów systemów ulegających badaniu na podstawie tworzenia modeli regresyjnych.
Treści programoweT-W-1Przechowywalnie danych * Koncepcja przechowywalni danych * Struktura przechowywalni danych * Techniki oczyszczania i filtracji danych.
T-W-2Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing) * Wielowymiarowe modele danych * Konceptualne wielowymiarowe przedstawienie danych * Architektury OLAP-systemów
T-W-3Metody klasyfikacji i regresji * Metody tworzenia reguł klasyfikacyjnych * Metody tworzenia drzew decyzyjnych * Metody tworzenia funkcji matematycznych * Prognostyka procesów * Wprowadzenie do metod uczenia się maszynowego * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasyfikacji i regresji
T-W-4Tworzenie reguł asocjacyjnych * Formułowanie zagadnienia tworzenia reguł asocjacyjnych * Analiza sekwencyjna * Algorytmy tworzenia reguł asocjacyjnych * Hierarchiczne reguły asocjacyjne * Szablony * Przedstawienie wyników
T-W-5Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasteryzacji
Metody nauczaniaM-1Wykady, wykonanie indywidualnych zadań badawczych w ramach zajęć laboratoryjnych, konsultacje z tematów wykładów i tematów zajęć laboratoryjnych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena jakości i pełnoty wykonania badania za indywidualnym tematem na zjęciach laboratoryjnych, ocena jakości i pełnoty odpowiedzi na pytania wykładowcy podczas zaliczeń tematów prac laboratoryjnych i podczas zaliczenia z przedmiotu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazał wiedzy z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słąbą wiedzę z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą wiedzę kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą wiedzę z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą wiedzę w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i w stanie przedstawić dokładną i pełną analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_U01Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku
Cel przedmiotuC-1Celem nauczania się danego przedmiotu jest opanowywanie nowych technologi komputerowychi analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, wyszukiwania nowej wiedzy na tych zbiorach do podejmowanioa decyzji, a także nabycie zdolności do rozwiązani problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznmych , ekonomicznych socjalnych itd.) i przewidywania przyszłych stanów systemów ulegających badaniu na podstawie tworzenia modeli regresyjnych.
Metody nauczaniaM-1Wykady, wykonanie indywidualnych zadań badawczych w ramach zajęć laboratoryjnych, konsultacje z tematów wykładów i tematów zajęć laboratoryjnych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena jakości i pełnoty wykonania badania za indywidualnym tematem na zjęciach laboratoryjnych, ocena jakości i pełnoty odpowiedzi na pytania wykładowcy podczas zaliczeń tematów prac laboratoryjnych i podczas zaliczenia z przedmiotu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazał umiejętności wykorzystania wiedzy z teorii analizy danych i porocesów do wykonania zadań na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał słabą umiejętnośc posługiwania wiedą teoretyczną do rozwiązania zadań na zajęciach laboratoryjnych i w stanie rozwiązywać nie zbyt trudne problemy.
3,5Student wykazał pewną kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i w stanie zastosować tę wiedzą do rozwiązania zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania wiekszości zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w szczególach tych czy inncyh algorytmów.
4,5tudent wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazuje dobre umiejętności posługiwania się alternatywnymi metodami i algorytmami rozwiązania problemów.
5,0Student wykazał bardzo dobre umiejętności wykorzystania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania problemów proponowanych na zajęciach laboratoryjnych, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, a ponadto proponuje swoje własne rozwiązania dysponująć wiedzą ze wszystkich algorytmów opanowanych na wykładach i wykazuje zdolność do kreatywności muszłenia
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaZIP_2A_C/05_K01Jest świadomy roli i potrzeby dokształcania
Cel przedmiotuC-1Celem nauczania się danego przedmiotu jest opanowywanie nowych technologi komputerowychi analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, wyszukiwania nowej wiedzy na tych zbiorach do podejmowanioa decyzji, a także nabycie zdolności do rozwiązani problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznmych , ekonomicznych socjalnych itd.) i przewidywania przyszłych stanów systemów ulegających badaniu na podstawie tworzenia modeli regresyjnych.
Metody nauczaniaM-1Wykady, wykonanie indywidualnych zadań badawczych w ramach zajęć laboratoryjnych, konsultacje z tematów wykładów i tematów zajęć laboratoryjnych.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena jakości i pełnoty wykonania badania za indywidualnym tematem na zjęciach laboratoryjnych, ocena jakości i pełnoty odpowiedzi na pytania wykładowcy podczas zaliczeń tematów prac laboratoryjnych i podczas zaliczenia z przedmiotu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie wykazał kompetencji z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,0Student wykazał bardzo słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
3,5Student wykazał słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
4,0Student wykazał dobrą kompetencję z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą kompetencję w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
4,5Student wykazał dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazue dobrą kompetencję w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
5,0Student wykazał bardzo dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i wykazuje bardzo dobrą kompetencję w analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.