Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inżynieria oprogramowania

Sylabus przedmiotu Eksploracja wiedzy z internetowych repozytoriów danych - Przedmiot obieralny II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne 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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 30 2,50,50zaliczenie
laboratoriaL2 30 1,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy języka HTML

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych
C-2Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej
C-3Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych2
T-L-2Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna2
T-L-3Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych2
T-L-4Segmentacja użytkowników systemów internetowych2
T-L-5Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych2
T-L-6Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych2
T-L-7Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych4
T-L-8Analizy i wizualizacja sieci społecznych4
T-L-9Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych4
T-L-10Systemy analityczne w Internecie4
T-L-11Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych2
30
wykłady
T-W-1Ewolucja internetowych repozytoriów danych2
T-W-2Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych2
T-W-3Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych2
T-W-4Klasyfikacja treści w serwisach internetowych2
T-W-5Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych2
T-W-6Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących2
T-W-7Analizy sieci społecznych2
T-W-8Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych2
T-W-9Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne2
T-W-10Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych2
T-W-11Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym2
T-W-12Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych2
T-W-13Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych2
T-W-14Modelowanie rozmyte systemów internetowych2
T-W-15Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych23
A-L-2Konsultacje do laboratoriów2
A-L-3Przygotowanie sprawozdań10
A-L-4Przygotowanie do laboratoriów5
40
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu35
A-W-3Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
67

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
S-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.

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/O4/2-1_W01
Wiedza w zakresie metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
I_2A_W04, I_2A_W08, I_2A_W10C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-2, S-1
I_2A_D15/O4/2-1_W02
Wiedza o systemach ekstrakcji wiedzy i obszarach ich zastosowań ze szczególnym uwzględnieniem systemów internetowych
I_2A_W06, I_2A_W08C-1, C-2, C-3T-W-14, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-15, T-L-8, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-9, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-11, T-L-10M-1, M-2S-2, S-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/O4/2-1_U01
Umiejętność programowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
I_2A_U06, I_2A_U12C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-2, S-1
I_2A_D15/O4/2-1_U02
Umiejętność stosowania metod ekstrakcji wiedzy w systemach internetowych
I_2A_U11, I_2A_U02, I_2A_U12C-1, C-2, C-3T-W-14, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-15, T-L-8, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-9, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-11, T-L-10M-1, M-2S-2, S-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/O4/2-1_K01
Kompetencje w zakresie stosowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
I_2A_K01C-1, C-2, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1, M-2S-2, S-1
I_2A_D15/O4/2-1_K02
Kompetencje w zakresie analizy danych z systemów internetowych z wykorzystaniem metod ekstrakcji wiedzy
I_2A_K06C-1, C-2, C-3T-W-14, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-W-11, T-W-12, T-W-13, T-W-15, T-L-8, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-9, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-11, T-L-10M-1, M-2S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/O4/2-1_W01
Wiedza w zakresie metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
2,0Nie zna metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych.
4,0Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych i metody taksonomiczne.
4,5Zna 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.
5,05 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/O4/2-1_W02
Wiedza o systemach ekstrakcji wiedzy i obszarach ich zastosowań ze szczególnym uwzględnieniem systemów internetowych
2,0Nie zna metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych.
4,0Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych i metody taksonomiczne.
4,5Zna 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.
5,05 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 kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/O4/2-1_U01
Umiejętność programowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
2,0Nie umie stosować metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych w prostych zadaniach.
4,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych.
4,5Umie 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.
5,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować zaawansowane metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody
I_2A_D15/O4/2-1_U02
Umiejętność stosowania metod ekstrakcji wiedzy w systemach internetowych
2,0Nie umie stosować metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych w prostych zadaniach.
4,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych.
4,5Umie 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.
5,0Umie 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 kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D15/O4/2-1_K01
Kompetencje w zakresie stosowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
2,0Nie spełnia kryteriów dla oceny 3
3,0Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w obszarze w eksploracji internetowych zasobów danych.
3,5Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie.
4,0Ma 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.
4,5Ma 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.
5,0Ma 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/O4/2-1_K02
Kompetencje w zakresie analizy danych z systemów internetowych z wykorzystaniem metod ekstrakcji wiedzy
2,0Nie spełnia kryteriów dla oceny 3
3,0Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w obszarze w eksploracji internetowych zasobów danych.
3,5Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie.
4,0Ma 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.
4,5Ma 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.
5,0Ma 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

  1. Zdravko M., Larose D., Eksploracja zasobów internetowych, PWN, Warszawa, 2009
  2. Cichosz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2007
  3. Ash T., Strona docelowa. Optymalizacja, testy, konwersja, Helion, Warszawa, 2009

Literatura dodatkowa

  1. Thurow S., Pozycjonowanie w wyszukiwarkach internetowych, Helion, Warszawa, 2008
  2. Szczepaniak M., Web Analytics 2.0. Świadome rozwijanie witryn internetowych, Helion, Warszawa, 2010
  3. Flasinski M., Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, 2011

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych2
T-L-2Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna2
T-L-3Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych2
T-L-4Segmentacja użytkowników systemów internetowych2
T-L-5Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych2
T-L-6Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych2
T-L-7Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych4
T-L-8Analizy i wizualizacja sieci społecznych4
T-L-9Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych4
T-L-10Systemy analityczne w Internecie4
T-L-11Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Ewolucja internetowych repozytoriów danych2
T-W-2Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych2
T-W-3Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych2
T-W-4Klasyfikacja treści w serwisach internetowych2
T-W-5Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych2
T-W-6Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących2
T-W-7Analizy sieci społecznych2
T-W-8Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych2
T-W-9Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne2
T-W-10Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych2
T-W-11Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym2
T-W-12Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych2
T-W-13Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych2
T-W-14Modelowanie rozmyte systemów internetowych2
T-W-15Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach laboratoryjnych23
A-L-2Konsultacje do laboratoriów2
A-L-3Przygotowanie sprawozdań10
A-L-4Przygotowanie do laboratoriów5
40
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w wykładach30
A-W-2Przygotowanie do egzaminu35
A-W-3Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć2
67
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O4/2-1_W01Wiedza w zakresie metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W04Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
I_2A_W10Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych
C-2Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej
C-3Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych
Treści programoweT-W-1Ewolucja internetowych repozytoriów danych
T-W-2Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych
T-W-3Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
T-W-4Klasyfikacja treści w serwisach internetowych
T-W-5Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych
T-W-6Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących
T-W-7Analizy sieci społecznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych.
4,0Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych i metody taksonomiczne.
4,5Zna 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.
5,05 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O4/2-1_W02Wiedza o systemach ekstrakcji wiedzy i obszarach ich zastosowań ze szczególnym uwzględnieniem systemów internetowych
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_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych
C-2Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej
C-3Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych
Treści programoweT-W-14Modelowanie rozmyte systemów internetowych
T-W-8Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych
T-W-9Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne
T-W-10Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych
T-W-11Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym
T-W-12Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych
T-W-13Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych
T-W-15Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych
T-L-8Analizy i wizualizacja sieci społecznych
T-L-4Segmentacja użytkowników systemów internetowych
T-L-5Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych
T-L-6Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
T-L-7Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych
T-L-9Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych
T-L-1Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych
T-L-2Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna
T-L-3Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych
T-L-11Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych
T-L-10Systemy analityczne w Internecie
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie zna metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Zna w stopniu dostatecznym metody eksploracji internetowych repozytoriów i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych.
4,0Zna dobrze metody eksploracji internetowych repozytoriów, umie je szczegółowo omówić i ma wiedzę na temat ich zastosowań. Zna metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych i metody taksonomiczne.
4,5Zna 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.
5,05 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O4/2-1_U01Umiejętność programowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U12Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych
C-2Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej
C-3Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych
Treści programoweT-W-1Ewolucja internetowych repozytoriów danych
T-W-2Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych
T-W-3Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
T-W-4Klasyfikacja treści w serwisach internetowych
T-W-5Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych
T-W-6Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących
T-W-7Analizy sieci społecznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie umie stosować metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych w prostych zadaniach.
4,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych.
4,5Umie 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.
5,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować zaawansowane metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O4/2-1_U02Umiejętność stosowania metod ekstrakcji wiedzy w systemach internetowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U11Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
I_2A_U02Potrafi pozyskiwać informacje z różnych źródeł (literatura, Internet, bazy danych, dokumentacja techniczna), dokonywać ich interpretacji i oceny
I_2A_U12Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych
C-2Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej
C-3Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych
Treści programoweT-W-14Modelowanie rozmyte systemów internetowych
T-W-8Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych
T-W-9Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne
T-W-10Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych
T-W-11Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym
T-W-12Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych
T-W-13Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych
T-W-15Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych
T-L-8Analizy i wizualizacja sieci społecznych
T-L-4Segmentacja użytkowników systemów internetowych
T-L-5Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych
T-L-6Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
T-L-7Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych
T-L-9Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych
T-L-1Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych
T-L-2Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna
T-L-3Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych
T-L-11Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych
T-L-10Systemy analityczne w Internecie
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie umie stosować metod eksploracji wiedzy z internetowych repozytoriów.
3,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów
3,5Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych w prostych zadaniach.
4,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować proste metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody taksonomicznych.
4,5Umie 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.
5,0Umie skorzystać z pakietów obliczeniowych i zastosować zaawansowane metody eksploracji internetowych repozytoriów. Umie zastosować metody ekstrakcji reguł asocjacyjnych oraz metody
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O4/2-1_K01Kompetencje w zakresie stosowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K01Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych
C-2Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej
C-3Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych
Treści programoweT-W-1Ewolucja internetowych repozytoriów danych
T-W-2Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych
T-W-3Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
T-W-4Klasyfikacja treści w serwisach internetowych
T-W-5Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych
T-W-6Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących
T-W-7Analizy sieci społecznych
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia kryteriów dla oceny 3
3,0Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w obszarze w eksploracji internetowych zasobów danych.
3,5Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie.
4,0Ma 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.
4,5Ma 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.
5,0Ma 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.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D15/O4/2-1_K02Kompetencje w zakresie analizy danych z systemów internetowych z wykorzystaniem metod ekstrakcji wiedzy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi metodami ekstrakcji wiedzy w internetowych repozytoriów danych
C-2Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi z zakresu analityki internetowej
C-3Ukształtowanie wiedzy i umiejętności w stosowanie metod eksploracji danych w systemach internetowych
Treści programoweT-W-14Modelowanie rozmyte systemów internetowych
T-W-8Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych
T-W-9Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne
T-W-10Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych
T-W-11Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym
T-W-12Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych
T-W-13Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych
T-W-15Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych
T-L-8Analizy i wizualizacja sieci społecznych
T-L-4Segmentacja użytkowników systemów internetowych
T-L-5Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych
T-L-6Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
T-L-7Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych
T-L-9Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych
T-L-1Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych
T-L-2Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna
T-L-3Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych
T-L-11Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych
T-L-10Systemy analityczne w Internecie
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia kryteriów dla oceny 3
3,0Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w obszarze w eksploracji internetowych zasobów danych.
3,5Ma świadomość istnienia wielu technologii stosowanych w eksploracji internetowych zasobów danych i postępu technologicznego. Potrafi wskazać kluczowe technologie.
4,0Ma 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.
4,5Ma 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.
5,0Ma 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.