Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 30 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL6 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Basic programming skills

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To acquaint students with the methods and algorithms of complex network analysis
C-2To acquaint students with the methods of modeling behavior in complex networks

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Computational tools and libraries for network analysis2
T-L-2Network visualization tools2
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-4Determining and analyzing network metrics2
T-L-5Algorithms for recognizing communities in networks2
T-L-6Dynamic network analysis2
T-L-7Analyzes of multilayer networks2
T-L-8Agent systems in modeling network phenomena2
T-L-9Modeling influence and forming opinions in social networks2
T-L-10Fundamentals of modeling information propagation processes2
T-L-11Modeling information propagation processes using the cascade model2
T-L-12Modeling information propagation processes using the threshold model2
T-L-13Social network sampling2
T-L-14Real network analysis4
30
wykłady
T-W-1Introduction to social media and complex networks4
T-W-2Network metrics and visualisation4
T-W-3Community detection in social networks4
T-W-4Multilayer networks2
T-W-5Dynamic networks2
T-W-6Social influence maximisation3
T-W-7Epidemic spreading in networks3
T-W-8Modeling information spread in networks4
T-W-9Social networks sampling2
T-W-10Network robustness2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Excercices participation30
A-L-2Preparation of reports20
50
wykłady
A-W-1Participation in lectures30
A-W-2Preparation for assessment18
A-W-3Consultations2
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture with presentations and examples
M-2Laboratory exercises and implementation of practical tasks

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Lecture: summary assessment. Written credit with practical questions, questions in the form of a selection and description.
S-2Ocena formująca: Laboratories: assessment based on reports and attendance.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Itest_1A_C25.11_W01
Knowledge of modeling and analysis of complex networks and knowledge of modeling behavior in complex networks.
I_1A_W05C-1, C-2T-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-8M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U06C-1, C-2T-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-8M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K03C-1, C-2T-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-8M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Itest_1A_C25.11_W01
Knowledge of modeling and analysis of complex networks and knowledge of modeling behavior in complex networks.
2,0
3,0Student 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 sięOcenaKryterium 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
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Zuhair M., Kadry S., Python for Graph and Network Analysis, Springer, Berlin, 2017
  2. Hanneman R.A., Riddle M., Introduction to social network methods, Riverside, Los Angeles, 2005
  3. Barabási A.L., Network science, Cambridge university press, Cambridge, 2016

Literatura dodatkowa

  1. Newman M., Barabasi A.L., Watts D. J., The structure and dynamics of networks, Princeton University Press, Princeton, 2011
  2. Newman M., Networks, Oxford University Press, Oxford, 2018
  3. Kiss I.Z., Miller J.C., Simon P.L., Mathematics of Epidemics on Networks: From Exact to Approximate Models, Springer, Berlin, 2017

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Computational tools and libraries for network analysis2
T-L-2Network visualization tools2
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci2
T-L-4Determining and analyzing network metrics2
T-L-5Algorithms for recognizing communities in networks2
T-L-6Dynamic network analysis2
T-L-7Analyzes of multilayer networks2
T-L-8Agent systems in modeling network phenomena2
T-L-9Modeling influence and forming opinions in social networks2
T-L-10Fundamentals of modeling information propagation processes2
T-L-11Modeling information propagation processes using the cascade model2
T-L-12Modeling information propagation processes using the threshold model2
T-L-13Social network sampling2
T-L-14Real network analysis4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Introduction to social media and complex networks4
T-W-2Network metrics and visualisation4
T-W-3Community detection in social networks4
T-W-4Multilayer networks2
T-W-5Dynamic networks2
T-W-6Social influence maximisation3
T-W-7Epidemic spreading in networks3
T-W-8Modeling information spread in networks4
T-W-9Social networks sampling2
T-W-10Network robustness2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Excercices participation30
A-L-2Preparation of reports20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Participation in lectures30
A-W-2Preparation for assessment18
A-W-3Consultations2
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C25.11_W01Knowledge of modeling and analysis of complex networks and knowledge of modeling behavior in complex networks.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W05Ma wiedzę o nowoczesnych metodach projektowania, analizowania, wytwarzania, testowania oprogramowania oraz rozwiązywania wybranych zadań inżynierskich obejmujących w szczególności narzędzia wspomagające wytwarzanie oprogramowania na różnych etapach powstawania, eksploatacji i rozwoju systemów informatycznych.
Cel przedmiotuC-1To acquaint students with the methods and algorithms of complex network analysis
C-2To acquaint students with the methods of modeling behavior in complex networks
Treści programoweT-L-1Computational tools and libraries for network analysis
T-L-2Network visualization tools
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-4Determining and analyzing network metrics
T-L-5Algorithms for recognizing communities in networks
T-L-6Dynamic network analysis
T-L-7Analyzes of multilayer networks
T-L-8Agent systems in modeling network phenomena
T-L-10Fundamentals of modeling information propagation processes
T-L-13Social network sampling
T-W-1Introduction to social media and complex networks
T-W-2Network metrics and visualisation
T-W-3Community detection in social networks
T-W-5Dynamic networks
T-W-8Modeling information spread in networks
Metody nauczaniaM-1Lecture with presentations and examples
M-2Laboratory exercises and implementation of practical tasks
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Lecture: summary assessment. Written credit with practical questions, questions in the form of a selection and description.
S-2Ocena formująca: Laboratories: assessment based on reports and attendance.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C25.11_U01The ability to model and analyze complex networks and the ability to model behavior in complex networks
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U06Potrafi pozyskiwać, przesyłać, przetwarzać dane, podsumowywać wyniki eksperymentów empirycznych, dokonywać interpretacji uzyskanych wyników i formułować wynikające z nich wnioski.
Cel przedmiotuC-1To acquaint students with the methods and algorithms of complex network analysis
C-2To acquaint students with the methods of modeling behavior in complex networks
Treści programoweT-L-1Computational tools and libraries for network analysis
T-L-2Network visualization tools
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-4Determining and analyzing network metrics
T-L-5Algorithms for recognizing communities in networks
T-L-6Dynamic network analysis
T-L-7Analyzes of multilayer networks
T-L-8Agent systems in modeling network phenomena
T-L-10Fundamentals of modeling information propagation processes
T-L-11Modeling information propagation processes using the cascade model
T-L-13Social network sampling
T-W-1Introduction to social media and complex networks
T-W-2Network metrics and visualisation
T-W-3Community detection in social networks
T-W-5Dynamic networks
T-W-8Modeling information spread in networks
Metody nauczaniaM-1Lecture with presentations and examples
M-2Laboratory exercises and implementation of practical tasks
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Lecture: summary assessment. Written credit with practical questions, questions in the form of a selection and description.
S-2Ocena formująca: Laboratories: assessment based on reports and attendance.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi wykorzystać podstawowe metody analizy sieci złożonych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięItest_1A_C25.11_K01As a result of the course, the student will develop an active cognitive attitude and a desire for professional development
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K03Jest gotów do podjęcia społecznej, zawodowej i etycznej odpowiedzialności za pełnione role zawodowe w kontekście informatyki i związanych z nimi aspektów prawnych i etycznych, a także wymagania takiej postawy od innych.
Cel przedmiotuC-1To acquaint students with the methods and algorithms of complex network analysis
C-2To acquaint students with the methods of modeling behavior in complex networks
Treści programoweT-L-1Computational tools and libraries for network analysis
T-L-2Network visualization tools
T-L-3Analizy teoretycznych modeli sieci
T-L-4Determining and analyzing network metrics
T-L-5Algorithms for recognizing communities in networks
T-L-6Dynamic network analysis
T-L-7Analyzes of multilayer networks
T-L-8Agent systems in modeling network phenomena
T-L-10Fundamentals of modeling information propagation processes
T-L-11Modeling information propagation processes using the cascade model
T-L-13Social network sampling
T-W-1Introduction to social media and complex networks
T-W-2Network metrics and visualisation
T-W-3Community detection in social networks
T-W-5Dynamic networks
T-W-8Modeling information spread in networks
Metody nauczaniaM-1Lecture with presentations and examples
M-2Laboratory exercises and implementation of practical tasks
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Lecture: summary assessment. Written credit with practical questions, questions in the form of a selection and description.
S-2Ocena formująca: Laboratories: assessment based on reports and attendance.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0