Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (S2)
Sylabus przedmiotu Analiza danych i procesów:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Analiza danych i procesów | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zarządzania Produkcją | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Bolesław Fabisiak <Boleslaw.Fabisiak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Bolesław Fabisiak <Boleslaw.Fabisiak@zut.edu.pl>, 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
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 metody Naiv Bayes klasyfikacji zbiorów danych | 4 |
| T-L-3 | Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych | 4 |
| T-L-4 | Badanie technik klasyfikacji dużych zbiorów danych | 4 |
| T-L-5 | Badanie metod regresji: regresja liniowa i nieliniowa, drzewa regresyjne, regresja wielu zmiennych | 4 |
| T-L-6 | Banaie metod regresji wielokrotnej, regresji wielomianowej | 4 |
| T-L-7 | Badanie metody "k-means" do clasteryzacji danych | 4 |
| T-L-8 | Badanie metod analizy szeregów czasowych | 2 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie. | 4 |
| 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 | Koncepcja przechowywania danych przemysłowych. Architektura baz danych. Systemy analitycznego przetwarzania danych z dostępem bezpośrednim (systemy OLAP, On-line Analytical Processing) | 4 |
| T-W-4 | Statystyczne metody analizy danych, statystyka opisowa, statystyka matematyczna | 4 |
| T-W-5 | Eksploracja danych (Data mining), Techniki prezentacyjne w analityce biznesowej. | 4 |
| T-W-6 | Analiza kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Finansowe i niefinansowe wskaźniki stosowane jako mierniki w procesach pomiaru stopnia realizacji celów organizacji. | 4 |
| T-W-7 | Mapowanie procesów przemysłowych. Narządzania do analizy i mapowania procesów. Przykłady analizy danych i procesów w przedsiębiorstwie. | 6 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Studiowanie literatury, przygotowanie się do zajęć | 3 |
| A-L-2 | Udział w zajęciach laboratoryjnych | 30 |
| A-L-3 | Konsultacje, opracowywanie sprawozdań i zaliczenie | 4 |
| 37 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Studiowanie literatury, przygotowanie się do wykładów | 3 |
| A-W-2 | Uczęszczenie na wykłady | 30 |
| A-W-3 | Konsultacje z tematów wykładów, zaliczenie | 4 |
| 37 | ||
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 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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-1, T-W-3, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_U01 Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku | ZIIP_2A_U08, ZIIP_2A_U09 | — | — | C-1 | T-L-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-8 | M-1 | S-1 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_K01 Jest świadmony możliwości wykorzystania metod analizy danych. | ZIIP_2A_K04 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-3, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | 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 uczenia się | 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 | Student 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 uczenia się | 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), Electronic textbook 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. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Elsevier Inc., USA, 2006