Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
specjalność: zarządzanie projektami i innowacjami

Sylabus przedmiotu Analiza danych i procesów:

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

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 1,40,50zaliczenie
laboratoriaL2 30 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 MATLABu4
T-L-2Badanie metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych zasobami MATLABu4
T-L-3Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych zasobami MATLABu4
T-L-4Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych zasobami MATLABu4
T-L-5Badanie metod regresij zasobami MATLABu ( regresja liniowa i nieliniowa, dzrewa regresyjne, regresja wielu zmiennych)4
T-L-6Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej i falkowej zasobami MATLABu4
T-L-7Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych zasobami MATLABu4
T-L-8Badanie metod analizy szeregów czasowych zasobami MATLABu2
30
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-systemów2
T-W-3Zasady tworzenia i wykorzystania technologii analizy danych * Zasady analizy danych * Dane strukturowane * Przygotowanie danych do analizy * Technologie Knowledge Discovery in Database * Platformy analityczne * Zasady budowy metod exploracji danych2
T-W-4Konsolidacja danych * Określenie problemu konsolidacji danych * Podstawowe koncepcje hurtowni danych * Wielowymiarowe, relacyjne, hybrydowe i wirtualne hurtownie danych * ETL-systemy (ETL, Extraction-Transformation-Loading): ekstrakcja danych z ETL, konwersja danych w ETL, ładowanie danych do hurtowni danych2
T-W-5Transformacja danych * Zasady transformacji danych * Uporządkowanie danych * Łączenie danych * Kwantowanie danych * Normalizacja i kodowanie danych2
T-W-6Wizualizacja danych * Właściwości zasobów wizualizacji danych * Metody wizualizacji danych * Hierarchiczne reguły assocjacyjne * Szablony szeregowe2
T-W-7Metody 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 regresji2
T-W-8Tworzenie reguł asocjacyjnych * Formułowanie zagadnienia tworzenia reguł asocjacyjnych * Analiza sekwencyjna * Algorytmy tworzenia reguł asocjacyjnych * Hierarchiczne reguły asocjacyjne * Szablony * Przedstawienie wyników2
T-W-9Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasteryzacji2
T-W-10Całokształt modeli * Metody tworzenia całokształtów modeli * Techniki baggingu * Techniki boostingu * Alternatywne metody tworzenia całokształtów modeli2
T-W-11Metody exploracji danych w czasie rzeczywistym * Adaptacyjne techniki exploracji danych * Statystyczne metody exploracji danych oraz exploracja danych w czasie rzeczywistym * Maszyny polecające (podejście oparte na semantykę, wspólna filtracja, analiza koszyka rynkowego i analiza sekwencyjna * Wzmacnianie kształcenia i posługiwanie się agentami * Przykłady zasobów exploracji danych w czasie rzeczywistym (systemy Amazon.com, Prudsys, SpamAssassin)2
T-W-12Exploracja danych w sieciach WWW * Problemy i etapy analizy danych w WWW * Metody eksploracji kontenta WWW * Metodt eksploracji strukltur WWW * Wykorzystanie sacobw WWW2
T-W-13Rozproszona analiza danych * Systemy agentw mobilnyvh * Posugiwanie si agentami mobilnymi do analizy danych * System analizy rozproszonych danych2
T-W-14Porwnajnie modeli eksploracji danych * Ocena efektywnoci modeli * Ocena bdw modeli * Koszty bdnej klasyfikacji * Lift- oraz -Profit-krzywe * ROC-analiza (ROC = Receive Operating Characteristics)2
T-W-15Standardy technologii eksploracji danych * Standard CWM * Standard CRISP * Standard PMML2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczęszczenie na zajęciach laboratoryjnych30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych i opracowywanie sprawozdań z tematów badanych na zajęciach laboratoryjnych40
A-L-3Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych2
A-L-4Obrona prac badawczych wykonywanych w ramach zajęć ćwiczeniowych4
76
wykłady
A-W-1Uczęszczenie na wykłady30
A-W-2Znajomość źródeł literackimi proponowanymi przez wykładowca i przygotowanie do zaliczenia6
A-W-3Konsultacje z tenatów wykładów1
A-W-4Zaliczenie2
39

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.		ZIP_2A_W01, ZIP_2A_W02, ZIP_2A_W04, ZIP_2A_W07T2A_W01, T2A_W03, T2A_W05, T2A_W07C-1—M-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		ZIP_2A_U01, ZIP_2A_U08, ZIP_2A_U09, ZIP_2A_U11, ZIP_2A_U18, ZIP_2A_U19, ZIP_2A_U21T2A_U01, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11, T2A_U19C-1—M-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		ZIP_2A_K01T2A_K01C-1—M-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.
4,5Student 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. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Elsevier Inc., USA, 2006

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych zasobami MATLABu4
T-L-2Badanie metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych zasobami MATLABu4
T-L-3Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych zasobami MATLABu4
T-L-4Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych zasobami MATLABu4
T-L-5Badanie metod regresij zasobami MATLABu ( regresja liniowa i nieliniowa, dzrewa regresyjne, regresja wielu zmiennych)4
T-L-6Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej i falkowej zasobami MATLABu4
T-L-7Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych zasobami MATLABu4
T-L-8Badanie metod analizy szeregów czasowych zasobami MATLABu2
30

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-systemów2
T-W-3Zasady tworzenia i wykorzystania technologii analizy danych * Zasady analizy danych * Dane strukturowane * Przygotowanie danych do analizy * Technologie Knowledge Discovery in Database * Platformy analityczne * Zasady budowy metod exploracji danych2
T-W-4Konsolidacja danych * Określenie problemu konsolidacji danych * Podstawowe koncepcje hurtowni danych * Wielowymiarowe, relacyjne, hybrydowe i wirtualne hurtownie danych * ETL-systemy (ETL, Extraction-Transformation-Loading): ekstrakcja danych z ETL, konwersja danych w ETL, ładowanie danych do hurtowni danych2
T-W-5Transformacja danych * Zasady transformacji danych * Uporządkowanie danych * Łączenie danych * Kwantowanie danych * Normalizacja i kodowanie danych2
T-W-6Wizualizacja danych * Właściwości zasobów wizualizacji danych * Metody wizualizacji danych * Hierarchiczne reguły assocjacyjne * Szablony szeregowe2
T-W-7Metody 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 regresji2
T-W-8Tworzenie reguł asocjacyjnych * Formułowanie zagadnienia tworzenia reguł asocjacyjnych * Analiza sekwencyjna * Algorytmy tworzenia reguł asocjacyjnych * Hierarchiczne reguły asocjacyjne * Szablony * Przedstawienie wyników2
T-W-9Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji * Posługiwanie się sieciami neuronowymi do rozwiązania problemów klasteryzacji2
T-W-10Całokształt modeli * Metody tworzenia całokształtów modeli * Techniki baggingu * Techniki boostingu * Alternatywne metody tworzenia całokształtów modeli2
T-W-11Metody exploracji danych w czasie rzeczywistym * Adaptacyjne techniki exploracji danych * Statystyczne metody exploracji danych oraz exploracja danych w czasie rzeczywistym * Maszyny polecające (podejście oparte na semantykę, wspólna filtracja, analiza koszyka rynkowego i analiza sekwencyjna * Wzmacnianie kształcenia i posługiwanie się agentami * Przykłady zasobów exploracji danych w czasie rzeczywistym (systemy Amazon.com, Prudsys, SpamAssassin)2
T-W-12Exploracja danych w sieciach WWW * Problemy i etapy analizy danych w WWW * Metody eksploracji kontenta WWW * Metodt eksploracji strukltur WWW * Wykorzystanie sacobw WWW2
T-W-13Rozproszona analiza danych * Systemy agentw mobilnyvh * Posugiwanie si agentami mobilnymi do analizy danych * System analizy rozproszonych danych2
T-W-14Porwnajnie modeli eksploracji danych * Ocena efektywnoci modeli * Ocena bdw modeli * Koszty bdnej klasyfikacji * Lift- oraz -Profit-krzywe * ROC-analiza (ROC = Receive Operating Characteristics)2
T-W-15Standardy technologii eksploracji danych * Standard CWM * Standard CRISP * Standard PMML2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczęszczenie na zajęciach laboratoryjnych30
A-L-2Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych i opracowywanie sprawozdań z tematów badanych na zajęciach laboratoryjnych40
A-L-3Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych2
A-L-4Obrona prac badawczych wykonywanych w ramach zajęć ćwiczeniowych4
76
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczęszczenie na wykłady30
A-W-2Znajomość źródeł literackimi proponowanymi przez wykładowca i przygotowanie do zaliczenia6
A-W-3Konsultacje z tenatów wykładów1
A-W-4Zaliczenie2
39
(*) 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_W01ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę z matematyki, niezbędną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu inżynierii produkcji
ZIP_2A_W02ma wiedzę ogólną dotyczącą teorii i metod badawczych z dziedziny nauk technicznych i inżynierii produkcji
ZIP_2A_W04ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
ZIP_2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich związanych z inżynierią produkcji, w tym metody twórczego myślenia
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W05ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
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 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
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych źródeł, także w języku obcym, potrafi analizować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadnić opinie
ZIP_2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
ZIP_2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
ZIP_2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
ZIP_2A_U18potrafi stosować i poszukiwać techniki, metody oraz koncepcje twórczego rozwiązywania problemów charakterystycznych dla inżynierii produkcji
ZIP_2A_U19ma umiejętność projektowania i wdrażania innowacji technologicznych i organizacyjnych opartych na technologiach informacyjnych, sztucznej inteligencji, itp.
ZIP_2A_U21potrafi dokonywać doboru metod optymalizacji, symulacji, prognozowania, wywodu wiedzy oraz wspomagania działań technologiami informatycznymi
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U01potrafi 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 i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie
T2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U19potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
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.
4,5Student 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
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówZIP_2A_K01ma świadomość potrzeby dokształcania, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
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.