Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 6 0,50,50zaliczenie
laboratoriaL1 10 0,50,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania.
W-2Podstawy statystyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie: obliczeń naukowych, analizy danych oraz symulacji
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
C-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania2
T-L-2Podstawy programowania w R, formuły w R, elementy wnioskowania statystycznego, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania2
T-L-3Elementy wnioskowanie statystycznego w R, sprawozdanie podsumowujące.2
T-L-4Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib2
T-L-5Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: pandas, scikit-klearn2
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie 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-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .2
T-W-3Eksploracja danych w Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.2
6

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach 10 godzin10
A-L-2Konsultacje do projektu i udział w zaliczeniu2
A-L-3Opracowanie sprawozdań, przygotowanie do zajęć3
15
wykłady
A-W-1Udział w wykładach 6 godzin6
A-W-2Udział w konsultacjach2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-4Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów4
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
M-2Laboratorium rozwiązywanie zadań praktycznych przy komputerze zgdonie z przygotowanym konspektem.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład i laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB04b_W01
Posiada proszerzoną wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych
SD_3_W01C-3, C-2T-W-2, T-W-1, T-W-3M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
SD_3-_SzDB04b_U01
Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do obróbki i analizy danych.
SD_3_U02C-2, C-1, C-3T-L-3, T-L-5, T-L-2, T-W-2, T-W-1, T-W-3, T-L-1, T-L-4M-2, M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB04b_W01
Posiada proszerzoną wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych
2,0
3,0Doktorant posiada wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
SD_3-_SzDB04b_U01
Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do obróbki i analizy danych.
2,0
3,0Doktorant umie urzywać narzędzia analizy danych do rozwiazawania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. W. N. Venables and B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002
  2. Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania2
T-L-2Podstawy programowania w R, formuły w R, elementy wnioskowania statystycznego, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania2
T-L-3Elementy wnioskowanie statystycznego w R, sprawozdanie podsumowujące.2
T-L-4Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib2
T-L-5Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: pandas, scikit-klearn2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie 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-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .2
T-W-3Eksploracja danych w Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.2
6

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach 10 godzin10
A-L-2Konsultacje do projektu i udział w zaliczeniu2
A-L-3Opracowanie sprawozdań, przygotowanie do zajęć3
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach 6 godzin6
A-W-2Udział w konsultacjach2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-4Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów4
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB04b_W01Posiada proszerzoną wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W01Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na bardziej zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych.
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
Treści programoweT-W-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R; Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.
T-W-3Eksploracja danych w Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład i laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant posiada wiedze z zakresu narzędzi wspomagajacych analizę danych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDB04b_U01Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do obróbki i analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U02Potrafi praktycznie wykorzystać i udoskonalić metody, techniki i narzędzia badawcze w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny oraz twórczo je stosować do uzyskiwania wyników badawczych i ich opracowania.
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z językiem R
C-1Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie: obliczeń naukowych, analizy danych oraz symulacji
C-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.
Treści programoweT-L-3Elementy wnioskowanie statystycznego w R, sprawozdanie podsumowujące.
T-L-5Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: pandas, scikit-klearn
T-L-2Podstawy programowania w R, formuły w R, elementy wnioskowania statystycznego, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania
T-W-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R; Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.
T-W-3Eksploracja danych w Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.
T-L-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania
T-L-4Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib
Metody nauczaniaM-2Laboratorium rozwiązywanie zadań praktycznych przy komputerze zgdonie z przygotowanym konspektem.
M-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład i laboratorium: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant umie urzywać narzędzia analizy danych do rozwiazawania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0