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 | nauki techniczne | ||
| 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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu baz danych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych. | 1 |
| T-L-2 | Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych | 1 |
| T-L-3 | Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych | 1 |
| T-L-4 | Zastosowanie 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 | 1 |
| T-L-5 | Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych | 2 |
| T-L-6 | Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów). | 2 |
| T-L-7 | Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych | 2 |
| 10 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | Studenci 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-1 | Metody 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-2 | Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych. | 2 |
| T-W-3 | Komercyjne systemy eksploracji danych. | 2 |
| T-W-4 | Wstęp do eksploracji baz tekstowych | 2 |
| T-W-5 | Eksploracja 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
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | udział w laboratoriach | 10 |
| A-L-2 | konsultacje | 2 |
| A-L-3 | przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań | 16 |
| 28 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | Udział w zajeciach projektowych | 10 |
| A-P-2 | Przygotowanie projektu - praca własna studenta | 16 |
| A-P-3 | udział w konsultacjach | 1 |
| 27 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | udział w wykładach | 10 |
| A-W-2 | przygotowanie do egzaminu | 25 |
| A-W-3 | konsultacje | 2 |
| A-W-4 | egzamin | 2 |
| 39 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
| M-2 | Ćwiczenia laboratyjne i realizacja zadań praktycznych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań; |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratorium : Ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności |
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_D15/7_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych | I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W08, I_2A_W10 | — | C-1 | T-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-7 | M-1 | S-1 |
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_D15/7_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_U09, I_2A_U11 | — | C-1 | T-L-6, T-L-5, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-7, T-P-1 | M-1 | S-1 |
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_D15/7_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_K01, I_2A_K02 | — | C-1 | T-P-1 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D15/7_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych | 2,0 | Student nie posiada wiedzy w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania |
| 3,0 | Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania | |
| 4,0 | Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania | |
| 4,5 | Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli | |
| 5,0 | Student 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 kształcenia | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student nie posiada wystarczających umiejętności rozwiązywania wybranych problemów odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania |
| 3,0 | Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania w stopniu wystarczającym | |
| 3,5 | Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania | |
| 4,0 | Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania | |
| 4,5 | Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania | |
| 5,0 | Student 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 kształcenia | Ocena | Kryterium 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. | 2,0 | Student nie opanował w stopniu wystarczającym materiału |
| 3,0 | Student opanował materiał w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student opanował materiał przedmiotu | |
| 4,0 | Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym | |
| 4,5 | Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie | |
| 5,0 | Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie |
Literatura podstawowa
- Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2006
- Hand D., Mannila H., Smyth P, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- Cichorz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
- KlosgenW., Żytkow J.M., Handbook of Data Mining and Knowledge discovery, Oxford University Press, Oxford, 2002