Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: Inżynieria systemów wbudowanych
Sylabus przedmiotu Social media and complex network analytics:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Social media and complex network analytics | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| 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 | 10 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Basic programming skills |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To acquaint students with the methods and algorithms of complex network analysis |
| C-2 | To acquaint students with the methods of modeling behavior in complex networks |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Computational tools and libraries for network analysis | 2 |
| T-L-2 | Network visualization tools | 2 |
| T-L-3 | Analizy teoretycznych modeli sieci | 2 |
| T-L-4 | Determining and analyzing network metrics | 2 |
| T-L-5 | Algorithms for recognizing communities in networks | 2 |
| T-L-6 | Dynamic network analysis | 2 |
| T-L-7 | Analyzes of multilayer networks | 2 |
| T-L-8 | Agent systems in modeling network phenomena | 2 |
| T-L-9 | Modeling influence and forming opinions in social networks | 2 |
| T-L-10 | Fundamentals of modeling information propagation processes | 2 |
| T-L-11 | Modeling information propagation processes using the cascade model | 2 |
| T-L-12 | Modeling information propagation processes using the threshold model | 2 |
| T-L-13 | Social network sampling | 2 |
| T-L-14 | Real network analysis | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Introduction to social media and complex networks | 4 |
| T-W-2 | Network metrics and visualisation | 4 |
| T-W-3 | Community detection in social networks | 4 |
| T-W-4 | Multilayer networks | 2 |
| T-W-5 | Dynamic networks | 2 |
| T-W-6 | Social influence maximisation | 3 |
| T-W-7 | Epidemic spreading in networks | 3 |
| T-W-8 | Modeling information spread in networks | 4 |
| T-W-9 | Social networks sampling | 2 |
| T-W-10 | Network robustness | 2 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Excercices participation | 30 |
| A-L-2 | Preparation of reports | 20 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Participation in lectures | 30 |
| A-W-2 | Preparation for assessment | 18 |
| A-W-3 | Consultations | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lecture with presentations and examples |
| M-2 | Laboratory exercises and implementation of practical tasks |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Lecture: summary assessment. Written credit with practical questions, questions in the form of a selection and description. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratories: assessment based on reports and attendance. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C25.11_W01 Knowledge of modeling and analysis of complex networks and knowledge of modeling behavior in complex networks. | I_1A_W05 | — | — | C-1, C-2 | 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-10, T-L-13, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C25.11_U01 The ability to model and analyze complex networks and the ability to model behavior in complex networks | I_1A_U06 | — | — | C-1, C-2 | 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-10, T-L-11, T-L-13, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Itest_1A_C25.11_K01 As a result of the course, the student will develop an active cognitive attitude and a desire for professional development | I_1A_K03 | — | — | C-1, C-2 | 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-10, T-L-11, T-L-13, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-5, T-W-8 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.11_W01 Knowledge of modeling and analysis of complex networks and knowledge of modeling behavior in complex networks. | 2,0 | |
| 3,0 | Student knows the basic concepts related to the subject of complex networks. Student knows the basic methods of complex network analysis. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.11_U01 The ability to model and analyze complex networks and the ability to model behavior in complex networks | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Itest_1A_C25.11_K01 As a result of the course, the student will develop an active cognitive attitude and a desire for professional development | 2,0 | |
| 3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Zuhair M., Kadry S., Python for Graph and Network Analysis, Springer, Berlin, 2017
- Hanneman R.A., Riddle M., Introduction to social network methods, Riverside, Los Angeles, 2005
- Barabási A.L., Network science, Cambridge university press, Cambridge, 2016
Literatura dodatkowa
- Newman M., Barabasi A.L., Watts D. J., The structure and dynamics of networks, Princeton University Press, Princeton, 2011
- Newman M., Networks, Oxford University Press, Oxford, 2018
- Kiss I.Z., Miller J.C., Simon P.L., Mathematics of Epidemics on Networks: From Exact to Approximate Models, Springer, Berlin, 2017