Wydział Informatyki - Analiza i Fuzja Danych Przestrzennych
Sylabus przedmiotu Analiza i eksploracja danych przestrzennych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Analiza i Fuzja Danych Przestrzennych | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | podyplomowe |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | nauk technicznych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Analiza i eksploracja danych przestrzennych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomosc podstawowych pojec geometrii analitycznej i algebry liniowej |
| W-2 | Znajomosc podstawowych pojec statystyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Cele przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojeciami dotyczacymi danych przestrzennych |
| C-2 | Zapoznanie z podstawowymi algorytmami przetwarzania, analizy i ekspoloracji danych przestrzennych |
| C-3 | Zapoznanie z pakietem R w czesci dotyczacej analizy danych przestrzennych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Operacje geometryczne na danych przestrzennych. Wyszukiwanie obiektów geometrycznych. | 3 |
| T-L-2 | Wybrane algorytmy eksploracji danych. | 3 |
| T-L-3 | Operacje matematyczne i statystyczne. | 2 |
| T-L-4 | Operacje na obiektach kartograficznych. | 2 |
| T-L-5 | Kriging. Tworzenie stref buforowych. Analiza sieciowa. Trasowanie sieci. Metody sztucznej inteligencji w analizie danych przestrzennych. | 2 |
| 12 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Pojęcie analiz przestrzennych. Operacje na danych przestrzennych. Przetwarzanie wstępne: testowanie danych, eliminacja błędnych danych, transformacja współrzędnych. Przetwarzanie wstępne: łączenie danych, podział danych na warstwy tematyczne, łączenie danych z różnych warstw, generalizacja i agregowanie danych, klasyfikacja, filtracja. Operacje matematyczne i statystyczne: centroid, standardowa odległość, statystyka najbliższego sąsiedztwa, obliczanie odległości w przestrzeniach dwu- i trójwymiarowych, obliczanie pól powierzchni i objętości. | 3 |
| T-W-2 | Analizy przestrzenne: wskazywanie, wyszukiwanie, pomiary wielkości geometrycznych, operacje na obiektach punktowych operacje na obiektach liniowych. Analizy przestrzenne: operacje na obiektach powierzchniowych, strefy buforowe, analizy sieciowe. Modelowanie zjawisk i procesów. | 3 |
| T-W-3 | Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w analizie danych przestrzennych: systemy eksperckie, systemy rozmyte. Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w analizie danych przestrzennych: sztuczne sieci neuronowe. | 3 |
| 9 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 12 |
| A-L-2 | przygotowanie do zajec | 30 |
| A-L-3 | konczenia zadnia postawionych na zajeciach, tworzenie skryptw i opracowywanie sprawozdań | 45 |
| A-L-4 | konsultacje | 2 |
| 89 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 9 |
| A-W-2 | przygotowanie do zajec | 22 |
| A-W-3 | przygotowanie do egzaminu | 14 |
| A-W-4 | Rozwiazywanie zadan domowych | 15 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład - prezentacja w postaci slajdów |
| M-2 | Laboratorium: rozwiązywanie zadań przy komputerze oraz prac z bibliotekami analizy danych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocena ze sprawozdań lub projektu |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena z egzaminu |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AFDP_10-_08_W01 Student zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania geodanych. | AFDP_10-_W04 | — | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-1, T-W-2, T-W-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AFDP_10-_08_U01 Student potrafi analizować dane przestrzenne, wykrywać związki i zależności pomiędzy danymi. | AFDP_10-_U04 | — | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-1, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AFDP_10-_08_W01 Student zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania geodanych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada podstawowa wiedze z zakresu analizy i ekspolracji danych przestrzennych opanowa podstawowe pojecia umie, dobrac technik obliczeniowe w zaleznosci od problemu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| AFDP_10-_08_U01 Student potrafi analizować dane przestrzenne, wykrywać związki i zależności pomiędzy danymi. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie rozwiazywac podstawowe zadania eksploracji danych przestrzennych z wykorzystaniem publicznie dostepnych pakietow obliczeniowych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Bielecka E., Systemy informacji geograficznej. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo PJWSTK, Warszawa 2006., 2006