Wydział Ekonomiczny - Ekonomia 28.09.2023 transfer (S2)
specjalność: Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych
Sylabus przedmiotu Metody zagłębiania danych (data mining):
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ekonomia 28.09.2023 transfer | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody zagłębiania danych (data mining) | ||
| Specjalność | Analityka gospodarcza | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Aneta Becker <aneta.becker@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość statystyki opisowej, wnioskowania statystycznego, ekonometrii, podstaw informatyki i zagadnień ekonomicznych. |
| W-2 | Wymagania w zakresie umiejętności: umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego Excel oraz wybranych narzędzi informatycznych (np. STATISTICA). |
| W-3 | Wymagania w zakresie kompetencji: student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych. |
| C-2 | Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych | 2 |
| T-L-2 | Analiza źródeł zasobów danych | 2 |
| T-L-3 | Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie | 4 |
| T-L-4 | Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych | 4 |
| T-L-5 | Wybór metod zgłębiania danych | 2 |
| T-L-6 | Proces ekstrakcji wiedzy | 4 |
| T-L-7 | Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli | 4 |
| T-L-8 | Sposoby porównywania modeli | 2 |
| T-L-9 | Wdrożenie i stosowanie modeli | 2 |
| T-L-10 | Prezentacja pracy zaliczeniowej | 4 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zajęć | 10 |
| A-L-3 | Przygotowanie pracy zaliczeniowej | 10 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego). |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_2A_D1/3.3_W01 Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych. | E_2A_W01, E_2A_W06 | — | C-1 | T-L-6, T-L-5, T-L-9, T-L-7, T-L-8, T-L-4 | M-1 | S-1 |
| E_2A_D1/3.3_W02 Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego. | E_2A_W03, E_2A_W01, E_2A_W06 | — | C-1 | T-L-7, T-L-5, T-L-9, T-L-1, T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-8, T-L-4 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_2A_D1/3.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych. | E_2A_U02, E_2A_U01, E_2A_U04, E_2A_U03 | — | C-2 | T-L-5, T-L-6, T-L-9, T-L-8, T-L-4, T-L-7 | M-1 | S-1 |
| E_2A_D1/3.3_U02 Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli. | E_2A_U03 | — | C-2 | T-L-9, T-L-6, T-L-3, T-L-8, T-L-7 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_2A_D1/3.3_K01 Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych. | E_2A_K04 | — | C-1, C-2 | T-L-9, T-L-8, T-L-7, T-L-4, T-L-3, T-L-6, T-L-2, T-L-1, T-L-5 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_2A_D1/3.3_W01 Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie eksploracyjnych metod analizy danych |
| 3,0 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 55%-65%> | |
| 3,5 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 65%-75%> | |
| 4,0 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 75%-85%> | |
| 4,5 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 85%-95%> | |
| 5,0 | Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 95%-100%> | |
| E_2A_D1/3.3_W02 Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego. | 2,0 | Student nie zna i nie rozumie etapów badania eksploracyjnego |
| 3,0 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 55%-65%> | |
| 3,5 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 65%-75%> | |
| 4,0 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 75%-85%> | |
| 4,5 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 85%-95%> | |
| 5,0 | Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 95%-100%> |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_2A_D1/3.3_U01 Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych. | 2,0 | Student nie potrafi zastosować wybranych metod zgłębiania danych |
| 3,0 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 55%-65%> | |
| 3,5 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 65%-75%> | |
| 4,0 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 75%-85%> | |
| 4,5 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 85%-95%> | |
| 5,0 | Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 95%-100%> | |
| E_2A_D1/3.3_U02 Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli. | 2,0 | Student nie potrafi wykorzystać narzędzi informatycznych służących do budowy i oceny modeli |
| 3,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 55%-65%> | |
| 3,5 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 65%-75%> | |
| 4,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 75%-85%> | |
| 4,5 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 85%-95%> | |
| 5,0 | Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 95%-100%> |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_2A_D1/3.3_K01 Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych. | 2,0 | Student nie jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych |
| 3,0 | Student jest gotów, przy bardzo dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
| 3,5 | Student jest gotów, przy dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
| 4,0 | Student jest gotów, z niewielką pomocą nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
| 4,5 | Student jest gotów, prawie samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych | |
| 5,0 | Student jest gotów, samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych |
Literatura podstawowa
- Stephenson D., Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!, Wyd. Helion, Polska, 2019
- Provost F., Fawcett T., Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji, Wyd. Onepress, 2019
- Jakubowski J., Wątroba J. (red.), Zastosowania statystyki i data mining w badaniach naukowych, StatSoft Polska, Kraków, 2017
- Morzy T., Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN, Warszawa, 2013
- Larose D., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2011
Literatura dodatkowa
- Russell M. A., Klassen M., Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych, Wyd. Helion, 2019
- Han, J., Kamber M., Data mining: Concepts and Techniques, Morgan-Kaufman, New York, 2000
- Witten, I. H., Frank E., Data mining, Morgan-Kaufman, New York, 2000