Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji danych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Teleinformatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Techniki eksploracji danych | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Piotr Baniukiewicz <Piotr.Baniukiewicz@zut.edu.pl>, Andrzej Brykalski <Andrzej.Brykalski@zut.edu.pl>, Maciej Burak <Maciej.Burak@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Matematyka |
W-2 | Podstawy informatyki |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych |
C-2 | Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych |
C-3 | Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem | 1 |
T-L-2 | Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne | 1 |
T-L-3 | Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne | 2 |
T-L-4 | Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe | 2 |
T-L-5 | Predykcja – modele predykcyjne | 1 |
T-L-6 | Zaliczenie bloku | 1 |
T-L-7 | Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte | 2 |
T-L-8 | Redukcja wymiarowości | 1 |
T-L-9 | Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji | 2 |
T-L-10 | Wizualizacja danych statystycznych | 1 |
T-L-11 | Zaliczenie końcowe | 1 |
15 | ||
projekty | ||
T-P-1 | Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie opracowania algorytmów do eksploracji danych | 6 |
T-P-2 | Realizacja procesu opracowania oprogramowania do eksploracji danych | 4 |
T-P-3 | Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie eksploracji danych | 5 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć | 2 |
T-W-2 | Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne | 4 |
T-W-3 | Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie | 2 |
T-W-4 | Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne | 2 |
T-W-5 | Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe | 2 |
T-W-6 | Predykcja – modele predykcyjne | 4 |
T-W-7 | Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte | 4 |
T-W-8 | Redukcja wymiarowości | 4 |
T-W-9 | Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji | 4 |
T-W-10 | Wizualizacja danych statystycznych | 2 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-L-2 | przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany) | 3 |
A-L-3 | opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych | 2 |
A-L-4 | przygotowanie do zaliczenia | 3 |
A-L-5 | Konsultacje | 2 |
25 | ||
projekty | ||
A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
A-P-2 | praca własna nad zadaniami projektowymi | 5 |
A-P-3 | studiowanie literatury | 3 |
A-P-4 | Konsultacje | 2 |
25 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-W-2 | Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału) | 3 |
A-W-3 | Praca własna z literaturą | 10 |
A-W-4 | Przygotowanie do egzaminu | 5 |
A-W-5 | Egzamin | 2 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny z przykładami |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej |
M-3 | Pokaz - demonstracja |
M-4 | Ćwiczenia projektowe |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych |
S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych |
S-3 | Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów |
S-4 | Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń projektowych |
S-5 | Ocena formująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń projektowych |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TI_2A_B01_W01 Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych. | TI_2A_W08, TI_2A_W11 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-8 | M-1 | S-3 |
TI_2A_B01_W02 Zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych | TI_2A_W01 | — | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-8 | M-1, M-3 | S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TI_2A_B01_U01 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne. | TI_2A_U01, TI_2A_U11 | — | — | C-2, C-3 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11 | M-3, M-2 | S-1, S-2 |
TI_2A_B01_U02 Potrafi, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | TI_2A_U02, TI_2A_U11 | — | — | C-2, C-3 | T-P-1, T-P-2, T-P-3 | M-4 | S-4, S-5 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TI_2A_B01_W01 Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych. | 2,0 | Student nie zna zaawansowanych technik eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
3,0 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
3,5 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,0 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,5 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
5,0 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
TI_2A_B01_W02 Zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych | 2,0 | Student nie zna narzędzi programistycznych wykorzystywanych do techniki eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
3,0 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
3,5 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,0 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,5 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
5,0 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TI_2A_B01_U01 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne. | 2,0 | Nie potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji -uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
3,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
3,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
5,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
TI_2A_B01_U02 Potrafi, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z oceny zakresu umiejętności doboru algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji |
3,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
3,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
4,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne,dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
5,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
Literatura podstawowa
- J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufman, 2000
- Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wyd. Nauk. PWN, Warszawa, 2006
- P-N Tan, M. Steinbach, A. Karpatne, V. Kumar, Introduction to Data Mining, Pearson, New York, 2018, 978-0133128901