Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)

Sylabus przedmiotu Internetowe systemy wspomagania zarządzania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Internetowe systemy wspomagania zarządzania
Specjalność internet w zarządzaniu
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 10 1,40,42egzamin
laboratoriaL2 10 0,80,25zaliczenie
projektyP2 10 0,80,33zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu baz danych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie 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

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.1
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych1
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych1
T-L-4Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji1
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych2
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).2
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych2
10
projekty
T-P-1Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.10
10
wykłady
T-W-1Metody 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-W-2Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.2
T-W-3Komercyjne systemy eksploracji danych.2
T-W-4Wstęp do eksploracji baz tekstowych2
T-W-5Eksploracja 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

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1udział w laboratoriach10
A-L-2konsultacje2
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań16
28
projekty
A-P-1Udział w zajeciach projektowych10
A-P-2Przygotowanie projektu - praca własna studenta16
A-P-3udział w konsultacjach1
27
wykłady
A-W-1udział w wykładach10
A-W-2przygotowanie do egzaminu14
A-W-3konsultacje2
A-W-4egzamin2
28

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratyjne i realizacja zadań praktycznych

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
S-2Ocena podsumowująca: Laboratorium : Ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D15/7_W01
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych		I_2A_W06, I_2A_W10, I_2A_W05, I_2A_W08T2A_W02, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07C-1T-W-3, T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-L-6, T-L-5, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-7M-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
I_2A_D15/7_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.		I_2A_U02, I_2A_U11, I_2A_U09T2A_U01, T2A_U03, T2A_U04, T2A_U07, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U15, T2A_U17, T2A_U19C-1T-L-6, T-L-5, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-7, T-P-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
I_2A_D15/7_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 właścuych metod i narządzi.		I_2A_K02, I_2A_K01T2A_K01, T2A_K04, T2A_K05, T2A_K06, T2A_K07C-1T-P-1M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/7_W01
Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych		2,0Student nie posiada wiedzy w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
3,0Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania w stopniu zadowalającym
3,5Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
4,0Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania
4,5Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli
5,0Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli i samodzielnego rozwiązywania zadań

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/7_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.		2,0Student nie posiada wystarczających umiejętności rozwiązywania wybranych problemów odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
3,0Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania w stopniu wystarczającym
3,5Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
4,0Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
4,5Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
5,0Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania, umie dobrać odpowiednią metodę do roważanego problemu

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/7_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 właścuych metod i narządzi.		2,0Student nie opanował w stopniu wystarczającym materiału
3,0Student opanował materiał w stopniu zadowalającym
3,5Student opanował materiał przedmiotu
4,0Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym
4,5Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie
5,0Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie

Literatura podstawowa

  1. Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2006
  2. Hand D., Mannila H., Smyth P, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005

Literatura dodatkowa

  1. Cichorz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
  2. KlosgenW., Żytkow J.M., Handbook of Data Mining and Knowledge discovery, Oxford University Press, Oxford, 2002

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.1
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych1
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych1
T-L-4Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji1
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych2
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).2
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych2
10

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.10
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody 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-W-2Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.2
T-W-3Komercyjne systemy eksploracji danych.2
T-W-4Wstęp do eksploracji baz tekstowych2
T-W-5Eksploracja 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

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1udział w laboratoriach10
A-L-2konsultacje2
A-L-3przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań16
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1Udział w zajeciach projektowych10
A-P-2Przygotowanie projektu - praca własna studenta16
A-P-3udział w konsultacjach1
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udział w wykładach10
A-W-2przygotowanie do egzaminu14
A-W-3konsultacje2
A-W-4egzamin2
28
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/7_W01Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W02ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami 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-1Ukształtowanie 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 programoweT-W-3Komercyjne systemy eksploracji danych.
T-W-1Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji.
T-W-4Wstęp do eksploracji baz tekstowych
T-W-2Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.
T-W-5Eksploracja 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.
T-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych
T-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.
T-L-4Zastosowanie 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
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
3,0Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania w stopniu zadowalającym
3,5Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
4,0Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania
4,5Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli
5,0Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli i samodzielnego rozwiązywania zadań
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/7_U01W 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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U02Potrafi pozyskiwać informacje z różnych źródeł (literatura, Internet, bazy danych, dokumentacja techniczna), dokonywać ich interpretacji i oceny
I_2A_U11Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
I_2A_U09Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
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_U03potrafi przygotować opracowanie naukowe w języku polskim i krótkie doniesienie naukowe w języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, przedstawiające wyniki własnych badań naukowych
T2A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
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_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
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_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
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-1Ukształtowanie 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 programoweT-L-6Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
T-L-5Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych
T-L-2Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych
T-L-1Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.
T-L-4Zastosowanie 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
T-L-3Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych
T-L-7Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
T-P-1Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wystarczających umiejętności rozwiązywania wybranych problemów odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
3,0Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania w stopniu wystarczającym
3,5Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
4,0Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
4,5Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
5,0Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania, umie dobrać odpowiednią metodę do roważanego problemu
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/7_K01W 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 właścuych metod i narządzi.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_2A_K01Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T2A_K04potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
T2A_K05prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
T2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
T2A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie 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 programoweT-P-1Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie opanował w stopniu wystarczającym materiału
3,0Student opanował materiał w stopniu zadowalającym
3,5Student opanował materiał przedmiotu
4,0Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym
4,5Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie
5,0Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie