Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
Sylabus przedmiotu Języki analizy danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Języki analizy danych | ||
| Specjalność | Sztuczna inteligencja | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Wojciech Maleika <Wojciech.Maleika@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>, Andrzej Łysko <Andrzej.Lysko@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Ukończony kurs: Programowanie I |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z technikami przetwarzania i analizy danych w języku Python. |
| C-2 | Zapoznanie studentów z typami danych i sposobami ich analizy w systemach informacji przestrzennej. |
| C-3 | Nabycie przektycznych umiejętności analizy danych z wykorzystaniem języka Python. |
| C-4 | Nabycie praktycznych umiejętności analizy danych przestrzennych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Ćwiczenia w rozwiązywaniu przykładowych problemów numerycznych za pomocą bibliotek języka Python. | 2 |
| T-L-2 | Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Numpy w rozwiązywaniu problemów numerycznych. | 2 |
| T-L-3 | Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Matplotlib do wizualizacji dancyh. | 2 |
| T-L-4 | Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Scipy do rozwiązywania wybranych problemów numerycznych. | 2 |
| T-L-5 | Biblioteka Pandas: ćwiczenia w tworzeniu, użyciu, transformacjach, indeksowaniu i wizualizacji danych. | 2 |
| T-L-6 | Biblioteka Scikit-learn: ćwiczenia w stosowaniu metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wstępnym przetwarzaniu danych i wizualizacji wyników modelowania. | 2 |
| T-L-7 | Podstawy wykorzystania biblioteki GeoPandas w analizowaniu danych wektorowych: otwieranie plików, połączenie z bazą danych PostGIS, zmiana układów współrzędnych, czytanie i zapisywanie plików, podstawy geometrii obiektów wektorowych. | 2 |
| T-L-8 | Topologia i geometria danych w języku Python: obliczanie powierzchni, odległości pomiędzy punktami, wyznaczanie centroidów obiektów, bufory, wzajemne iteracje obiektów wektorowych: przecinanie, typy złączeń i agregacja, wyznaczanie wspólnej powierzchni itp. | 2 |
| T-L-9 | Generowanie map tematycznych w języku Python: czytanie i transformacja danych atrybutowych. Prezentacja map tematycznych na podstawie wartości unikalnych, ciągłych, serii danych. | 2 |
| T-L-10 | Wykorzystanie biblioteki Leaflet.js do prezentacji map w internecie: wykorzystanie OpenStreetMaps i biblioteki Folium i Leaflet.js do wykonania mapy internetowej. Wykorzystanie GeoJSON w prezentacji danych. | 2 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Python – powtórzenie wiadomości o języku. Przegląd najważniejszych bibliotek wspomagających obliczenia numeryczne i analizę danych | 1 |
| T-W-2 | Biblioteka Numpy – struktura danych ndarray: tworzenie, stosowanie, transformacje. Zaawansowane techniki indeksowania danych. Przegląd najważniejszych funkcji udostępnianych przez bibliotekę. | 1 |
| T-W-3 | Biblioteka Matplotlib – sposoby wizualizacji danych. Omówienie najważniejszych funkcji. | 2 |
| T-W-4 | Biblioteka Scipy – techniki realizacji zaawansowanych operacji matematycznych. Przegląd najważniejszych możliwości biblioteki jak: algebra liniowa, optymalizacja, całkowanie i rozwiązywanie równań różniczkowych, interpolacja, regresja, transformacja Fouriera, klasteryzacja, przetwarzanie sygnałów, praca z macierzami rzadkimi. | 2 |
| T-W-5 | Biblioteka Pandas – struktury danych Series i DataFrame: tworzenie, stosowanie, transformacje. Techniki indeksowania danych. Praca z danymi nominalnymi, tekstowymi, niekompletnymi. Szeregi czasowe. Zapis i odczyt danych. Wizualizacja danych. | 2 |
| T-W-6 | Scikit-learn – omówienie najważniejszych metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego udostępnianych przez bibliotekę. Metody doboru modelu, jego parametrów i oceny jego jakości. Tranformacje danych: preprocessing, redukcja wymiarowości, ekstrakcja cech. Import i eksport danych. Wizualizacja. | 2 |
| T-W-7 | Podstawy systemów informacji przestrzennej w kontekście rodzajów i typów danych obsługiwanych przez język Python i biblioteki zewnętrzne: omówienie podstaw związanych z analizą danych GIS. Typy geometryczne obiektów wektorowych, struktura modeli GIS, najbardziej popularne typy plików oraz baz danych. Dane rastrowe: zdjęcia lotnicze i satelitarne. | 3 |
| T-W-8 | Wykorzystanie układów współrzędnych i typów odwzorowań: zapoznanie z układami współrzędnych map, odwzorowania płaszczyzny ziemskiej w skali globalnej i lokalnej. Wysokościowe układy współrzędnych. | 2 |
| T-W-9 | Przedstawienie źródeł danych GIS i możliwości ich wykorzystania w analizach wykonywanych za pomocą języka Python. Bazy danych SQLLite, PostgreSQL, dane WMS i WFS, dane tekstowe, pliki shp oraz GML, GeoJSON. | 3 |
| T-W-10 | Zaliczenie wykładu. | 2 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 20 |
| A-L-2 | Samodzielna realizacja zadań domowych. | 12 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zaliczenia laboratorium. | 5 |
| 37 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 20 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu. | 15 |
| A-W-3 | Konsultacje. | 2 |
| 37 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny. |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena pracy podczas zajęć. |
| S-2 | Ocena formująca: Ocena zadań domowych. |
| S-3 | Ocena formująca: Sprawdziany wiadomości na laboratoriach. |
| S-4 | Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładu. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D01.07_W01 Student zna techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python. | I_2A_W06, I_2A_W02, I_2A_W04 | — | — | C-1 | T-W-5, T-W-6, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4 | M-1 | S-4 |
| I_2A_D01.07_W02 Student zna typy danych i sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej. | I_2A_W06, I_2A_W04 | — | — | C-2 | T-W-7, T-W-8, T-W-9 | M-1 | S-4 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D01.07_U01 Student umie analizować dane z wykorzystaniem języka Python. | I_2A_U06, I_2A_U08, I_2A_U09 | — | — | C-3 | T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-6 | M-2 | S-3, S-1, S-2 |
| I_2A_D01.07_U02 Student umie analizować dane przestrzenne i umie wykorzystać w praktyce narzędzia do tego przeznaczone. | I_2A_U06, I_2A_U08, I_2A_U09 | — | — | C-4 | T-L-9, T-L-10, T-L-8, T-L-7 | M-2 | S-3, S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.07_W01 Student zna techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna podstawowe techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| I_2A_D01.07_W02 Student zna typy danych i sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna typy danych i podstawowe sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.07_U01 Student umie analizować dane z wykorzystaniem języka Python. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie wykorzystać praktyce podstawowe metody analizy danych z wykorzystaniem języka Python. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| I_2A_D01.07_U02 Student umie analizować dane przestrzenne i umie wykorzystać w praktyce narzędzia do tego przeznaczone. | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie wykorzystać w praktyce podstawowe metody analizy danych przestrzennych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- M. Summerfield, Python 3. Kompletne wprowadzenie do programowania., Helion, Gliwice, 2010
- A. Boschetti, L. Massaron, Python. Podstawy nauki o danych., Helion, Gliwice, 2017, II
Literatura dodatkowa
- Dokumentacja do języka Python - dostępna on-line: http://docs.python.org/3/, 2019
- Dokumentacja do bibliotek: Numpy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn, 2019