Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka
Sylabus przedmiotu Narzędzia informatyczne analizy danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Narzędzia informatyczne analizy danych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 1,0 | ECTS (formy) | 1,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania. |
| W-2 | Podstawy statystyki. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie: obliczeń naukowych, analizy danych oraz symulacji |
| C-2 | Zapoznanie studentów z językiem R |
| C-3 | Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania | 2 |
| T-L-2 | Podstawy programowania w R, formuły w R, elementy wnioskowania statystycznego, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania | 2 |
| T-L-3 | Elementy wnioskowanie statystycznego w R, sprawozdanie podsumowujące. | 2 |
| T-L-4 | Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib | 2 |
| T-L-5 | Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: pandas, scikit-klearn | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R; Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane. | 2 |
| T-W-2 | Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R . | 2 |
| T-W-3 | Eksploracja danych w Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn. | 2 |
| 6 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w zajęciach 10 godzin | 10 |
| A-L-2 | Konsultacje do projektu i udział w zaliczeniu | 2 |
| A-L-3 | Opracowanie sprawozdań, przygotowanie do zajęć | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach 6 godzin | 6 |
| A-W-2 | Udział w konsultacjach | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 3 |
| A-W-4 | Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów | 4 |
| 15 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera |
| M-2 | Laboratorium rozwiązywanie zadań praktycznych przy komputerze zgdonie z przygotowanym konspektem. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład i laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDB04b_W01 Posiada proszerzoną wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych | SD_3_W01 | — | C-3, C-2 | T-W-2, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDB04b_U01 Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do obróbki i analizy danych. | SD_3_U02 | — | C-2, C-1, C-3 | T-L-3, T-L-5, T-L-2, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-L-1, T-L-4 | M-2, M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDB04b_W01 Posiada proszerzoną wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant posiada wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDB04b_U01 Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do obróbki i analizy danych. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant umie urzywać narzędzia analizy danych do rozwiazawania praktycznych zadań analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- W. N. Venables and B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002
- Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2