ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / inteligentne aplikacje komputerowe / Sylabus przedmiotu - Analiza danych i eksperyment badawczy

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe

Sylabus przedmiotu Analiza danych i eksperyment badawczy:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia stacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauki techniczne
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Analiza danych i eksperyment badawczy
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny	Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	4,0	ECTS (formy)	4,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	2	30	2,0	0,50	zaliczenie
wykłady	W	2	15	2,0	0,50	egzamin

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Wiedza z zakresu algebry liniowej i statystyki.

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami związanymi z analizą danych oraz palnowaniem i komputerowym wspomaganiem eksperymentu badawczego.
C-2	Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Zarządzanie danymi, statystyki opisowe, estymacja i weryfikacja hipotez statystycznych.	4
T-L-2	Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.	16
T-L-3	Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.	6
T-L-4	Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.	4
		30
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie. Dane, wymagania do danych, rodzaje zbiorów danych, metody zbierania danych, czyszczenie danych, obsługa brakujących danych, punkty oddalone.	2
T-W-2	Analiza regresji: regresja prosta, regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.	5
T-W-3	Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.	4
T-W-4	Planowanie eksperymentu badawczego. Dobór odpowiednich metod opracowania danych. Merytoryczna interpretacja wyników analizy danych. Prezentacja wyników analizy danych.	4
		15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-L-2	Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).	10
A-L-3	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).	8
A-L-4	Udział w konsultacjach	6
		54
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu	8
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta)	26
A-W-4	Uczestnictwo w egzaminie	4
		53

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (test z zakresu całego przedmiotu).
S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.

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_B/03_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych.	I_2A_W07, I_2A_W08	—	C-1	T-W-2, T-W-4, T-W-3	M-1	S-1
I_2A_B/03_W02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych.	I_2A_W01, I_2A_W07	—	C-1	—	M-1	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_B/03_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy.	I_2A_U05	—	C-2	T-L-2, T-L-4, T-L-3	M-2	S-2
I_2A_B/03_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji.	I_2A_U05, I_2A_U10	—	C-2	T-L-4	M-2	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_B/03_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.	I_2A_K01, I_2A_K02	—	C-2	T-L-2, T-L-4, T-L-3	M-2	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_B/03_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych.	2,0	Student nie przyswoił sobie podstawowej wiedzy z analizy danych.
	3,0	Student zna wybrane metody analizy danych.
	3,5	Student zna wybrane metody analizy danych.
	4,0	Student zna wybrane metody analizy danych i potrafi je stosować w problemach praktycznych.
	4,5	Student zna wybrane metody analizy danych i potrafi je stosować w problemach praktycznych.
	5,0	Student zna wybrane metody analizy danych i potrafi je stosować w problemach praktycznych, zna zalety i ograniczenia stosowanych metod i algorytmów.
I_2A_B/03_W02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych.	2,0	Student nie zna etapów przeprowadzania eksperymentów badawczych.
	3,0	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych.
	3,5	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych.
	4,0	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych i potrafi je stosować w w problemach praktycznych.
	4,5	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych i potrafi je stosować w w problemach praktycznych.
	5,0	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych i potrafi je stosować w w problemach praktycznych, zna zalety i ograniczenia stosowanych metod.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_B/03_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy.	2,0
	3,0	Student potrafi zaplanowac prosty eksperyment badawczay.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0
I_2A_B/03_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji.	2,0
	3,0	Student potrafi interpretować wyniki analizy danych prostych jednowymiarowych systemów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_B/03_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.	2,0	Student nie jest przygotowany do zajęć.
	3,0	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
	3,5	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
	4,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
	4,5	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
	5,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.

Literatura podstawowa

Bielińska E., Finger J., Kasprzyk J., Jegierski T., Ogonowski Z., Pawełczyk M., Identyfikacja procesów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice, 2002
Stanisz Andrzej, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, 3 tomy, Statsoft, Kraków, 2007
Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo Naukowe PWN SA, Warszawa, 2006

Literatura dodatkowa

Mrozek B., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004, III
Ljung L., System Identification Theory for the User., Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, New York, 1999

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Zarządzanie danymi, statystyki opisowe, estymacja i weryfikacja hipotez statystycznych.	4
T-L-2	Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.	16
T-L-3	Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.	6
T-L-4	Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.	4
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie. Dane, wymagania do danych, rodzaje zbiorów danych, metody zbierania danych, czyszczenie danych, obsługa brakujących danych, punkty oddalone.	2
T-W-2	Analiza regresji: regresja prosta, regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.	5
T-W-3	Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.	4
T-W-4	Planowanie eksperymentu badawczego. Dobór odpowiednich metod opracowania danych. Merytoryczna interpretacja wyników analizy danych. Prezentacja wyników analizy danych.	4
		15

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Uczestnictwo w zajęciach.	30
A-L-2	Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta).	10
A-L-3	Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta).	8
A-L-4	Udział w konsultacjach	6
		54

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w zajęciach	15
A-W-2	Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu	8
A-W-3	Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta)	26
A-W-4	Uczestnictwo w egzaminie	4
		53

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_B/03_W01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W07	Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W08	Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami związanymi z analizą danych oraz palnowaniem i komputerowym wspomaganiem eksperymentu badawczego.
Treści programowe	T-W-2	Analiza regresji: regresja prosta, regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.
	T-W-4	Planowanie eksperymentu badawczego. Dobór odpowiednich metod opracowania danych. Merytoryczna interpretacja wyników analizy danych. Prezentacja wyników analizy danych.
	T-W-3	Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (test z zakresu całego przedmiotu).
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie przyswoił sobie podstawowej wiedzy z analizy danych.
	3,0	Student zna wybrane metody analizy danych.
	3,5	Student zna wybrane metody analizy danych.
	4,0	Student zna wybrane metody analizy danych i potrafi je stosować w problemach praktycznych.
	4,5	Student zna wybrane metody analizy danych i potrafi je stosować w problemach praktycznych.
	5,0	Student zna wybrane metody analizy danych i potrafi je stosować w problemach praktycznych, zna zalety i ograniczenia stosowanych metod i algorytmów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_B/03_W02	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W01	Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W07	Posiada poszerzona wiedzę o funkcjonowaniu i modelowaniu złożonych systemów
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami związanymi z analizą danych oraz palnowaniem i komputerowym wspomaganiem eksperymentu badawczego.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (test z zakresu całego przedmiotu).
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie zna etapów przeprowadzania eksperymentów badawczych.
	3,0	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych.
	3,5	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych.
	4,0	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych i potrafi je stosować w w problemach praktycznych.
	4,5	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych i potrafi je stosować w w problemach praktycznych.
	5,0	Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych i potrafi je stosować w w problemach praktycznych, zna zalety i ograniczenia stosowanych metod.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_B/03_U01	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U05	Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.
Treści programowe	T-L-2	Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.
	T-L-4	Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.
	T-L-3	Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi zaplanowac prosty eksperyment badawczay.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_B/03_U02	W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U05	Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U10	Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.
Treści programowe	T-L-4	Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi interpretować wyniki analizy danych prostych jednowymiarowych systemów.
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_B/03_K01	W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K01	Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K02	Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Cel przedmiotu	C-2	Ukształtowanie umiejętności plamowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego.
Treści programowe	T-L-2	Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna.
	T-L-4	Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka.
	T-L-3	Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najbliższych sąsiadów, metoda wektorów nośnych, analiza skupień uogólniona metodą EM i k-średnich, metoda aglomeracji.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych.
Sposób oceny	S-2	Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie jest przygotowany do zajęć.
	3,0	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu.
	3,5	Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy.
	4,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy.
	4,5	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach.
	5,0	Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje.