Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: grafika komputerowa i systemy multimedialne
Sylabus przedmiotu Eksploracja wiedzy z internetowych repozytoriów danych - Przedmiot obieralny II:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | nauki techniczne | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Eksploracja wiedzy z internetowych repozytoriów danych - Przedmiot obieralny II | ||
Specjalność | internet w zarządzaniu | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Jankowski <Jaroslaw.Jankowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 6 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Podstawy języka HTML |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych |
C-2 | Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej |
C-3 | Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych | 2 |
T-L-2 | Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna | 2 |
T-L-3 | Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych | 3 |
T-L-4 | Analizy i wizualizacja sieci społecznych | 2 |
T-L-5 | Systemy analityczne w Internecie | 5 |
14 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych | 3 |
T-W-2 | Klasyfikacja treści w serwisach internetowych | 1 |
T-W-3 | Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących | 4 |
T-W-4 | Analizy sieci społecznych | 3 |
T-W-5 | Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym | 3 |
14 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Udział w zajęciach laboratoryjnych | 14 |
A-L-2 | Konsultacje do laboratoriów | 2 |
A-L-3 | Przygotowanie sprawozdań | 15 |
A-L-4 | Przygotowanie do laboratoriów | 13 |
A-L-5 | Przygotowanie do zajęć | 10 |
54 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 26 |
A-W-2 | Egzamin | 2 |
A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 23 |
A-W-4 | Konsultacje | 2 |
A-W-5 | Przygotowanie do wykładów | 14 |
67 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu. |
S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D15/O/2-2_W01 Wiedza w zakresie metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych | I_2A_W04, I_2A_W10, I_2A_W08 | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-2 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
I_2A_D15/O/2-2_W02 Wiedza o systemach ekstrakcji wiedzy i obszarach ich zastosowań ze szczególnym uwzględnieniem systemów internetowych | I_2A_W06, I_2A_W08 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-3, T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-W-5 | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D15/O/2-2_U01 Umiejętność programowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych | I_2A_U12, I_2A_U06 | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-2 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
I_2A_D15/O/2-2_U02 Umiejętność stosowania metod ekstrakcji wiedzy w systemach internetowych | I_2A_U02, I_2A_U11, I_2A_U12 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-3, T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_D15/O/2-2_K01 Kompetencje w zakresie stosowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych | I_2A_K01 | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-W-2 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
I_2A_D15/O/2-2_K02 Kompetencje w zakresie analizy danych z systemów internetowych z wykorzystaniem metod ekstrakcji wiedzy | I_2A_K06 | — | C-1, C-2, C-3 | T-L-3, T-L-4, T-L-2, T-L-1, T-L-5, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D15/O/2-2_W01 Wiedza w zakresie metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych | 2,0 | Nie zna metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów. |
3,0 | Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów | |
3,5 | Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych. | |
4,0 | Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych i metody taksonomiczne. | |
4,5 | Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych, metody taksonomiczne, metody eksploracji zasobów tekstowych oraz metody analizy sieci społecznych. | |
5,0 | Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych, metody taksonomiczne oraz metody eksploracji zasobów tekstowych i metody analizy sieci społecznych. Posiada wiedzę na temat wydajności algorytmów przetwarzania danych i umie porównać różne rozwiązania. | |
I_2A_D15/O/2-2_W02 Wiedza o systemach ekstrakcji wiedzy i obszarach ich zastosowań ze szczególnym uwzględnieniem systemów internetowych | 2,0 | Nie zna metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów. |
3,0 | Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów | |
3,5 | Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych. | |
4,0 | Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych i metody taksonomiczne. | |
4,5 | Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych, metody taksonomiczne, metody eksploracji zasobów tekstowych oraz metody analizy sieci społecznych. | |
5,0 | Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych, metody taksonomiczne oraz metody eksploracji zasobów tekstowych i metody analizy sieci społecznych. Posiada wiedzę na temat wydajności algorytmów przetwarzania danych i umie porównać różne rozwiązania. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D15/O/2-2_U01 Umiejętność programowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych | 2,0 | Nie umie stosować metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów. |
3,0 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów | |
3,5 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych w prostych zadaniach. | |
4,0 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych. | |
4,5 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych, metody eksploracji zasobów tekstowych oraz metody analizy sieci społecznych. | |
5,0 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować zaawansowane metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody | |
I_2A_D15/O/2-2_U02 Umiejętność stosowania metod ekstrakcji wiedzy w systemach internetowych | 2,0 | Nie umie stosować metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów. |
3,0 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów | |
3,5 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych w prostych zadaniach. | |
4,0 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych. | |
4,5 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych, metody eksploracji zasobów tekstowych oraz metody analizy sieci społecznych. | |
5,0 | Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować zaawansowane metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D15/O/2-2_K01 Kompetencje w zakresie stosowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych | 2,0 | Nie spełnia kryteriów dla oceny 3 |
3,0 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w obszarze w eksploracji internetowych zasobów danych. | |
3,5 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. | |
4,0 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z dostępem do internetowych repozytoriów danych. | |
4,5 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z dostępem do internetowych repozytoriów danych. | |
5,0 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych i samodzielnie poszukuje nowych rozwiązań. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z dostępem do internetowych repozytoriów danych. | |
I_2A_D15/O/2-2_K02 Kompetencje w zakresie analizy danych z systemów internetowych z wykorzystaniem metod ekstrakcji wiedzy | 2,0 | Nie spełnia kryteriów dla oceny 3 |
3,0 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w obszarze w eksploracji internetowych zasobów danych. | |
3,5 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. | |
4,0 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z dostępem do internetowych repozytoriów danych. | |
4,5 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z dostępem do internetowych repozytoriów danych. | |
5,0 | Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie. Uzupełnia informacje w tym zakresie. Aktywnie uzupełnia informacje w tym zakresie na podstawie najnowszych źródeł krajowych i zagranicznych i samodzielnie poszukuje nowych rozwiązań. Ma świadomość istnienia ograniczeń i regulacji prawnych związanych z dostępem do internetowych repozytoriów danych. |
Literatura podstawowa
- Zdravko M., Larose D., Eksploracja zasobów internetowych, PWN, Warszawa, 2009
- Cichosz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2007
- Ash T., Strona docelowa. Optymalizacja, testy, konwersja, Helion, Warszawa, 2009
Literatura dodatkowa
- Thurow S., Pozycjonowanie w wyszukiwarkach internetowych, Helion, Warszawa, 2008
- Szczepaniak M., Web Analytics 2.0. Świadome rozwijanie witryn internetowych, Helion, Warszawa, 2010
- Flasinski M., Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2011