ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2018/2019 / Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki / Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2) / inżynieria jakości / Sylabus przedmiotu

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: inżynieria jakości

Sylabus przedmiotu Analiza danych i procesów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Zarządzanie i inżynieria produkcji
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister inżynier
Obszary studiów	nauki techniczne
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Analiza danych i procesów
Specjalność	przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca	Instytut Technologii Mechanicznej
Nauczyciel odpowiedzialny	Bolesław Fabisiak <Boleslaw.Fabisiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele	Paweł Herbin <Pawel.Herbin@zut.edu.pl>
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	3	14	1,5	0,50	zaliczenie
wykłady	W	3	14	1,5	0,50	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Konieczna wiedza z podstaw informatyki, organizacji baz danych i struktur danych, znajomość zasad działań na macierzach oraz podstaw programowania w środowisku MATLAB

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych	4
T-L-2	Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych	4
T-L-3	Badanie metod regresji : regresja liniowa i nieliniowa, drzewa regresyjne, regresja wielu zmiennych	4
T-L-4	Badanie metod analizy szeregów czasowych	2
		14
wykłady
T-W-1	Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.	2
T-W-2	Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).	4
T-W-3	Metody klasyfikacji i regresji * Metody tworzenia reguł klasyfikacyjnych * Metody tworzenia drzew decyzyjnych * Metody tworzenia funkcji matematycznych * Prognostyka procesów	4
T-W-4	Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji	2
T-W-5	Mapowanie procesów przemysłowych. Narządzania do analizy i mapowania procesów. Przykłady analizy danych i procesów w przedsiębiorstwie.	2
		14

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Studiowanie literatury, przygotowanie się do zajęć	14
A-L-2	Udział w zajęciach laboratoryjnych	14
A-L-3	Konsultacje, przygotowanie sprawozdań i zaliczenie	12
		40
wykłady
A-W-1	Studiowanie literatury, przygotowanie do zajęć	14
A-W-2	Uczęszczenie na wykłady	14
A-W-3	Konsultacje z tematów wykładów, zaliczenie	12
		40

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Wykłady
M-2	Ćwiczenia laboratoryjne
M-3	Konsultacje z tematów wykładów i tematów zajęć laboratoryjnych.

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.

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
ZIIP_2A_C05_W01 ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów.	ZIIP_2A_W04	—	C-1	T-W-4, T-W-1, T-W-3, T-W-2, T-W-5	M-1	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
ZIIP_2A_C05_U01 Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku	ZIIP_2A_U08, ZIIP_2A_U09	—	C-1	T-L-4, T-L-1, T-L-2, T-L-3	M-1	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
ZIIP_2A_C05_K01 Jest świadmony możliwości wykorzystania metod analizy danych.	ZIIP_2A_K04	—	C-1	T-W-1, T-W-2	M-1	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIIP_2A_C05_W01 ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów.	2,0	Student nie wykazał wiedzy z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,0	Student wykazał bardzo słąbą wiedzę z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,5	Student wykazał słabą wiedzę kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	4,0	Student wykazał dobrą wiedzę z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą wiedzę w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	4,5	Student wykazał dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	5,0	Student wykazał bardzo dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i w stanie przedstawić dokładną i pełną analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIIP_2A_C05_U01 Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku	2,0	Student nie wykazał umiejętności wykorzystania wiedzy z teorii analizy danych i porocesów do wykonania zadań na zajęciach laboratoryjnych.
	3,0	Student wykazał słabą umiejętnośc posługiwania wiedą teoretyczną do rozwiązania zadań na zajęciach laboratoryjnych i w stanie rozwiązywać nie zbyt trudne problemy.
	3,5	Student wykazał pewną kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i w stanie zastosować tę wiedzą do rozwiązania zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych.
	4,0	Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania wiekszości zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w szczególach tych czy inncyh algorytmów.
	4,5	tudent wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazuje dobre umiejętności posługiwania się alternatywnymi metodami i algorytmami rozwiązania problemów.
	5,0	Student wykazał bardzo dobre umiejętności wykorzystania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania problemów proponowanych na zajęciach laboratoryjnych, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, a ponadto proponuje swoje własne rozwiązania dysponująć wiedzą ze wszystkich algorytmów opanowanych na wykładach i wykazuje zdolność do kreatywności muszłenia

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
ZIIP_2A_C05_K01 Jest świadmony możliwości wykorzystania metod analizy danych.	2,0	Student nie wykazał kompetencji z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,0	Student wykazał bardzo słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,5	Student wykazał słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	4,0	Student wykazał dobrą kompetencję z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą kompetencję w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	4,5	Student wykazał dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazue dobrą kompetencję w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	5,0	Student wykazał bardzo dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i wykazuje bardzo dobrą kompetencję w analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.

Literatura podstawowa

StatSoft, Techniki zgłębiania danych (data mining), StatSoft, Online, 2011, Dostępne online: http://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html?http%3A%2F%2Fwww.statsoft.pl%2Ftextbook%2Fstdatmin.html
David Carasso, Exploring Splunk. Search Processing Language (SPL) Primer and Cookbook, SPLUNK, San Francisco, USA, 2012, wydanie elektroniczne (w j. angielskim) - PDF dostępny online u wydawcy, http://www.splunk.com/web_assets/v5/book/Exploring_Splunk.pdf
D.N. Larose, Data Mining Methods and Models, Wiley Publishing, Inc., 2006
C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making, Wiley Publishing, Inc., 2009
L. Wang, X. Fu, Data Mining with Computational Intelligence, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2005

Literatura dodatkowa

H. A. Abbas, R.A. Sarker, C. S. Newton, Data Mining: A Heuristic Approach, University of New South Wales, Idea Group Publishing, Australia, 2002
M. Berthold, D.J. Hand (eds.), Intelligent Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2007
J. Han. M. Kambler, Data Mining: Concepts and Techniques, Elsevier Inc., SZA, 2006

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych	4
T-L-2	Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych	4
T-L-3	Badanie metod regresji : regresja liniowa i nieliniowa, drzewa regresyjne, regresja wielu zmiennych	4
T-L-4	Badanie metod analizy szeregów czasowych	2
		14

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.	2
T-W-2	Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).	4
T-W-3	Metody klasyfikacji i regresji * Metody tworzenia reguł klasyfikacyjnych * Metody tworzenia drzew decyzyjnych * Metody tworzenia funkcji matematycznych * Prognostyka procesów	4
T-W-4	Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji	2
T-W-5	Mapowanie procesów przemysłowych. Narządzania do analizy i mapowania procesów. Przykłady analizy danych i procesów w przedsiębiorstwie.	2
		14

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Studiowanie literatury, przygotowanie się do zajęć	14
A-L-2	Udział w zajęciach laboratoryjnych	14
A-L-3	Konsultacje, przygotowanie sprawozdań i zaliczenie	12
		40

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

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Studiowanie literatury, przygotowanie do zajęć	14
A-W-2	Uczęszczenie na wykłady	14
A-W-3	Konsultacje z tematów wykładów, zaliczenie	12
		40

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

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIIP_2A_C05_W01	ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIIP_2A_W04	ma uporządkowaną wiedzę z zakresu planowania, optymalizacji, oceny i prognozowania wyników
Cel przedmiotu	C-1	Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.
Treści programowe	T-W-4	Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji
	T-W-1	Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.
	T-W-3	Metody klasyfikacji i regresji * Metody tworzenia reguł klasyfikacyjnych * Metody tworzenia drzew decyzyjnych * Metody tworzenia funkcji matematycznych * Prognostyka procesów
	T-W-2	Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).
	T-W-5	Mapowanie procesów przemysłowych. Narządzania do analizy i mapowania procesów. Przykłady analizy danych i procesów w przedsiębiorstwie.
Metody nauczania	M-1	Wykłady
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wykazał wiedzy z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,0	Student wykazał bardzo słąbą wiedzę z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,5	Student wykazał słabą wiedzę kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	4,0	Student wykazał dobrą wiedzę z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą wiedzę w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	4,5	Student wykazał dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	5,0	Student wykazał bardzo dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i w stanie przedstawić dokładną i pełną analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIIP_2A_C05_U01	Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIIP_2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIIP_2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
Cel przedmiotu	C-1	Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.
Treści programowe	T-L-4	Badanie metod analizy szeregów czasowych
	T-L-1	Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych
	T-L-2	Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych
	T-L-3	Badanie metod regresji : regresja liniowa i nieliniowa, drzewa regresyjne, regresja wielu zmiennych
Metody nauczania	M-1	Wykłady
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wykazał umiejętności wykorzystania wiedzy z teorii analizy danych i porocesów do wykonania zadań na zajęciach laboratoryjnych.
	3,0	Student wykazał słabą umiejętnośc posługiwania wiedą teoretyczną do rozwiązania zadań na zajęciach laboratoryjnych i w stanie rozwiązywać nie zbyt trudne problemy.
	3,5	Student wykazał pewną kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i w stanie zastosować tę wiedzą do rozwiązania zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych.
	4,0	Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania wiekszości zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w szczególach tych czy inncyh algorytmów.
	4,5	tudent wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazuje dobre umiejętności posługiwania się alternatywnymi metodami i algorytmami rozwiązania problemów.
	5,0	Student wykazał bardzo dobre umiejętności wykorzystania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania problemów proponowanych na zajęciach laboratoryjnych, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, a ponadto proponuje swoje własne rozwiązania dysponująć wiedzą ze wszystkich algorytmów opanowanych na wykładach i wykazuje zdolność do kreatywności muszłenia

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	ZIIP_2A_C05_K01	Jest świadmony możliwości wykorzystania metod analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	ZIIP_2A_K04	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotu	C-1	Celem jest poznanie metod analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, technik wyszukiwania wiedzy w zbiorach danych i wizualizacji danych oraz nabycie umiejętnosci rozwiązania problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznych, ekonomicznych, biznesowych, itp.) oraz poznanie metod mapowania i wizualizacji w/w procesów.
Treści programowe	T-W-1	Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie.
Treści programowe	T-W-2	Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS).
Metody nauczania	M-1	Wykłady
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena na podstawie sprawozdań z wykonanych ćwiczeń, terminowości wykonania zadań i zaliczeń oraz odpowiedzi na pytania wykładowcy zadawane podczas zaliczenia.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie wykazał kompetencji z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,0	Student wykazał bardzo słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	3,5	Student wykazał słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych.
	4,0	Student wykazał dobrą kompetencję z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą kompetencję w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	4,5	Student wykazał dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazue dobrą kompetencję w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.
	5,0	Student wykazał bardzo dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i wykazuje bardzo dobrą kompetencję w analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów.