ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Informatyki / Informatyka (S2) / Sylabus przedmiotu - Eksploracja wiedzy z internetowych repozytoriów danych

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	30	2,5	0,50	zaliczenie
laboratoria	L	2	30	1,5	0,50	zaliczenie

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	2
T-L-4	Segmentacja użytkowników systemów internetowych	2
T-L-5	Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych	2
T-L-6	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych	2
T-L-7	Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych	4
T-L-8	Analizy i wizualizacja sieci społecznych	4
T-L-9	Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych	4
T-L-10	Systemy analityczne w Internecie	4
T-L-11	Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych	2
		30
wykłady
T-W-1	Ewolucja internetowych repozytoriów danych	2
T-W-2	Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych	2
T-W-3	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych	2
T-W-4	Klasyfikacja treści w serwisach internetowych	2
T-W-5	Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych	2
T-W-6	Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących	2
T-W-7	Analizy sieci społecznych	2
T-W-8	Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych	2
T-W-9	Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne	2
T-W-10	Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych	2
T-W-11	Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym	2
T-W-12	Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych	2
T-W-13	Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych	2
T-W-14	Modelowanie rozmyte systemów internetowych	2
T-W-15	Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych	2
		30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Udział w zajęciach laboratoryjnych	23
A-L-2	Konsultacje do laboratoriów	2
A-L-3	Przygotowanie sprawozdań	10
A-L-4	Przygotowanie do laboratoriów	5
		40
wykłady
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu	35
A-W-3	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
		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/O4/2-1_W01 Wiedza w zakresie metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych	I_2A_W04, I_2A_W08, I_2A_W10	—	C-1, C-2, C-3	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-1, M-2	S-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_W08	—	C-1, C-2, C-3	T-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-10	M-1, M-2	S-2, 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/O4/2-1_U01 Umiejętność programowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych	I_2A_U06, I_2A_U12	—	C-1, C-2, C-3	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-1, M-2	S-2, S-1
I_2A_D15/O4/2-1_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-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-10	M-1, M-2	S-2, 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/O4/2-1_K01 Kompetencje w zakresie stosowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych	I_2A_K01	—	C-1, C-2, C-3	T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7	M-1, M-2	S-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_K06	—	C-1, C-2, C-3	T-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-10	M-1, M-2	S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D15/O4/2-1_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	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 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	2,0	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	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 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/O4/2-1_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/O4/2-1_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/O4/2-1_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/O4/2-1_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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
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	2
T-L-4	Segmentacja użytkowników systemów internetowych	2
T-L-5	Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych	2
T-L-6	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych	2
T-L-7	Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych	4
T-L-8	Analizy i wizualizacja sieci społecznych	4
T-L-9	Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych	4
T-L-10	Systemy analityczne w Internecie	4
T-L-11	Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych	2
		30

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Ewolucja internetowych repozytoriów danych	2
T-W-2	Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych	2
T-W-3	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych	2
T-W-4	Klasyfikacja treści w serwisach internetowych	2
T-W-5	Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych	2
T-W-6	Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących	2
T-W-7	Analizy sieci społecznych	2
T-W-8	Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych	2
T-W-9	Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne	2
T-W-10	Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych	2
T-W-11	Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym	2
T-W-12	Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych	2
T-W-13	Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych	2
T-W-14	Modelowanie rozmyte systemów internetowych	2
T-W-15	Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych	2
		30

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Udział w zajęciach laboratoryjnych	23
A-L-2	Konsultacje do laboratoriów	2
A-L-3	Przygotowanie sprawozdań	10
A-L-4	Przygotowanie do laboratoriów	5
		40

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Uczestnictwo w wykładach	30
A-W-2	Przygotowanie do egzaminu	35
A-W-3	Uczestnictwo w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć	2
		67

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O4/2-1_W01	Wiedza w zakresie metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W04	Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
	I_2A_W08	Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
Cel 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	T-W-1	Ewolucja internetowych repozytoriów danych
	T-W-2	Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych
	T-W-3	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
	T-W-4	Klasyfikacja treści w serwisach internetowych
	T-W-5	Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych
	T-W-6	Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących
	T-W-7	Analizy sieci społecznych
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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	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 oraz metody eksploracji zasobów tekstowych i metody analizy sieci społecznych. Posiada wiedzę na temat wydajności algorytmów przetwarzania danych i umie porównać różne rozwiązania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O4/2-1_W02	Wiedza o systemach ekstrakcji wiedzy i obszarach ich zastosowań ze szczególnym uwzględnieniem systemów internetowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W06	Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
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 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	T-W-14	Modelowanie rozmyte systemów internetowych
	T-W-8	Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych
	T-W-9	Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne
	T-W-10	Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych
	T-W-11	Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym
	T-W-12	Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych
	T-W-13	Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych
	T-W-15	Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych
	T-L-8	Analizy i wizualizacja sieci społecznych
	T-L-4	Segmentacja użytkowników systemów internetowych
	T-L-5	Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych
	T-L-6	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
	T-L-7	Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych
	T-L-9	Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych
	T-L-1	Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych
	T-L-2	Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna
	T-L-3	Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych
	T-L-11	Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych
	T-L-10	Systemy analityczne w Internecie
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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	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 oraz metody eksploracji zasobów tekstowych i metody analizy sieci społecznych. Posiada wiedzę na temat wydajności algorytmów przetwarzania danych i umie porównać różne rozwiązania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O4/2-1_U01	Umiejętność programowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U06	Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U12	Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel 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	T-W-1	Ewolucja internetowych repozytoriów danych
	T-W-2	Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych
	T-W-3	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
	T-W-4	Klasyfikacja treści w serwisach internetowych
	T-W-5	Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych
	T-W-6	Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących
	T-W-7	Analizy sieci społecznych
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O4/2-1_U02	Umiejętność stosowania metod ekstrakcji wiedzy w systemach internetowych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U02	Potrafi pozyskiwać informacje z różnych źródeł (literatura, Internet, bazy danych, dokumentacja techniczna), dokonywać ich interpretacji i oceny
	I_2A_U11	Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
	I_2A_U12	Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel 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	T-W-14	Modelowanie rozmyte systemów internetowych
	T-W-8	Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych
	T-W-9	Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne
	T-W-10	Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych
	T-W-11	Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym
	T-W-12	Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych
	T-W-13	Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych
	T-W-15	Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych
	T-L-8	Analizy i wizualizacja sieci społecznych
	T-L-4	Segmentacja użytkowników systemów internetowych
	T-L-5	Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych
	T-L-6	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
	T-L-7	Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych
	T-L-9	Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych
	T-L-1	Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych
	T-L-2	Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna
	T-L-3	Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych
	T-L-11	Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych
	T-L-10	Systemy analityczne w Internecie
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O4/2-1_K01	Kompetencje w zakresie stosowania metod ekstrakcji wiedzy z internetowych repozytoriów danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K01	Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
Cel 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	T-W-1	Ewolucja internetowych repozytoriów danych
	T-W-2	Algorytmy analizy sekwencji i wzorców nawigacyjnych
	T-W-3	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
	T-W-4	Klasyfikacja treści w serwisach internetowych
	T-W-5	Metody segmentacji użytkowników serwisów internetowych
	T-W-6	Wykorzystanie metod ekstrakcji wiedzy w systemach rekomendujących
	T-W-7	Analizy sieci społecznych
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/O4/2-1_K02	Kompetencje w zakresie analizy danych z systemów internetowych z wykorzystaniem metod ekstrakcji wiedzy
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K06	Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel 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	T-W-14	Modelowanie rozmyte systemów internetowych
	T-W-8	Modelowanie dynamiki rozwoju systemów społecznościowych
	T-W-9	Dyfuzja informacji w sieciach społecznych i modele epidemiologiczne
	T-W-10	Modelowanie rekomendacji w sieciach społecznych
	T-W-11	Zastosowanie metod analitycznych w marketingu elektronicznym
	T-W-12	Ontologie i przetwarzanie sieci semantycznych
	T-W-13	Zastosowania metod analizy czynnikowej w systemach internetowych
	T-W-15	Przykłady zastosowań metod analitycznych i testowe zbiory danych
	T-L-8	Analizy i wizualizacja sieci społecznych
	T-L-4	Segmentacja użytkowników systemów internetowych
	T-L-5	Analizy wzorców nawigacyjnych w systemach internetowych
	T-L-6	Systemy wyszukiwawcze i przetwarzanie danych tekstowych
	T-L-7	Ekstrakcja wiedzy z repozytoriów tekstowych
	T-L-9	Modelowanie dyfuzji informacji w sieciach społecznych
	T-L-1	Ekstrakcja reguł asocjacyjnych z internetowych repozytoriów danych
	T-L-2	Metody rekomendacji w handlu elektronicznym i filtracja kolaboracyjna
	T-L-3	Metody klasyfikacji danych w systemach internetowych
	T-L-11	Semantyczna reprezentacja wiedzy w systemach internetowych
	T-L-10	Systemy analityczne w Internecie
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne i realizacja zadań praktycznych
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Laboratoria: ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności. W trakcie laboratoriów ocena formująca.
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	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.