Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
specjalność: Systemy transmisyjne

Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Teleinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Techniki eksploracji danych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Informatyki
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Baniukiewicz <Piotr.Baniukiewicz@zut.edu.pl>, Andrzej Brykalski <Andrzej.Brykalski@zut.edu.pl>, Maciej Burak <Maciej.Burak@zut.edu.pl>, Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 2,00,50egzamin
projektyP1 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Matematyka
W-2Podstawy informatyki

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych
C-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-P-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne2
T-P-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne1
T-P-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe1
T-P-5Predykcja – modele predykcyjne2
T-P-6Zaliczenie bloku1
T-P-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte2
T-P-8Redukcja wymiarowości1
T-P-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji2
T-P-10Wizualizacja danych statystycznych1
T-P-11Zaliczenie końcowe1
15
wykłady
T-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć2
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne4
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie2
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne2
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne4
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte4
T-W-8Redukcja wymiarowości4
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji4
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany)4
A-P-3opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych7
A-P-4przygotowanie do zaliczenia4
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)11
A-W-3Praca własna z literaturą11
A-W-4Przygotowanie do egzaminu8
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz - demonstracja

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
S-3Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_2A_C01_W01
Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.		TI_2A_W01, TI_2A_W08, TI_2A_W11T2A_W01, T2A_W03, T2A_W07—C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10M-1S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_2A_C01_U01
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.		TI_2A_U01, TI_2A_U02, TI_2A_U05, TI_2A_U11T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11, T2A_U15, T2A_U16, T2A_U18, T2A_U19—C-2, C-3T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-5, T-P-6, T-P-7, T-P-8, T-P-9, T-P-10, T-P-11M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TI_2A_C01_W01
Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.		2,0
3,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TI_2A_C01_U01
Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.		2,0
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufman, 2000
  2. Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wyd. Nauk. PWN, Warszawa, 2006

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem1
T-P-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne2
T-P-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne1
T-P-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe1
T-P-5Predykcja – modele predykcyjne2
T-P-6Zaliczenie bloku1
T-P-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte2
T-P-8Redukcja wymiarowości1
T-P-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji2
T-P-10Wizualizacja danych statystycznych1
T-P-11Zaliczenie końcowe1
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć2
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne4
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie2
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne2
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe2
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne4
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte4
T-W-8Redukcja wymiarowości4
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji4
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych2
30

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany)4
A-P-3opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych7
A-P-4przygotowanie do zaliczenia4
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału)11
A-W-3Praca własna z literaturą11
A-W-4Przygotowanie do egzaminu8
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTI_2A_C01_W01Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_W01Ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod matematycznych i zna narzędzia informatyczne niezbędne do – jej praktycznego wykorzystania.
TI_2A_W08Zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
TI_2A_W11Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę z zakresu wybranych metod sztucznej inteligencji.
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_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych
Treści programoweT-W-1Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć
T-W-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne
T-W-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie
T-W-4Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne
T-W-5Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe
T-W-6Predykcja – modele predykcyjne
T-W-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte
T-W-8Redukcja wymiarowości
T-W-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji
T-W-10Wizualizacja danych statystycznych
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTI_2A_C01_U01Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_2A_U01Wykorzystuje wiedzę z wybranych działów matematyki do: - opisu i analizy zaawansowanych algorytmów przetwarzania i analizy obrazów, - rozwiązywania złożonych problemów z zakresu teleinformatyki i telerobotyki, - optymalizacji transmisji danych.
TI_2A_U02Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
TI_2A_U05Potrafi zaproponować odpowiednie algorytmy przetwarzania i ekstrakcji danych w zależności od możliwości ich transmisji w sieciach o ograniczonej przepływności.
TI_2A_U11Potrafi stosować wybrane metody sztucznej inteligencji w teleinformatyce.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_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_U15potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
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-2Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych
C-3Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych
Treści programoweT-P-1Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem
T-P-2Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne
T-P-3Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne
T-P-4Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe
T-P-5Predykcja – modele predykcyjne
T-P-6Zaliczenie bloku
T-P-7Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte
T-P-8Redukcja wymiarowości
T-P-9Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji
T-P-10Wizualizacja danych statystycznych
T-P-11Zaliczenie końcowe
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej
M-3Pokaz - demonstracja
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji.
3,5
4,0
4,5
5,0