Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
Sylabus przedmiotu Algorytmy eksploracji danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Algorytmy eksploracji danych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki |
| W-2 | Podstawowe wiadomości z algebry liniowej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie się z różnymi technikami analizy i eksploracji danych |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania róznych metod eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik to ich rozwiązywania |
| C-3 | Nabycie umiejętności implementacji wybranych metod eksploracji danych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Przypomnienie wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa: niezaleznosc, Reguła Bayesa, prawdopopodobieństwo warunkowe, prawo następstw Laplace'a | 2 |
| T-A-2 | Klasyfikator Bayesa przykład obliczeniowy | 2 |
| T-A-3 | Analiza składowych głównych | 2 |
| T-A-4 | Entropia, przyrost informacji, informacja wzajemna, index Giniego, nierówność Gibbsa, zastosowanie do selekcji atrybutów i dyskretyzacji | 1 |
| T-A-5 | Miary zanieczyszczenia używane w drzewach decyzyjnych, algorytm budowy drzewa decyzyjnego | 1 |
| T-A-6 | Wyszukiwanie reguł reguł asocjacyjnych - przykłady | 2 |
| 10 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Narzędzia analizy danych, Analiza danych w programie Matlab, wczytywanie danych, publiczne repozytoria danych | 1 |
| T-L-2 | Naiwny klasyfikator bayesowski (implementacja), dwa warianty: 1) zmienne dyskretne, 2) zmienne ciągłe | 2 |
| T-L-3 | Grupowanie danych, algorytm EM, pakiet netlab | 2 |
| T-L-4 | Implementacja algorytmu K-środków wykorzystującego odległości: euklidesową i Mahalanobisa | 2 |
| T-L-5 | Analiza składowych głównych - zastosowanie do wizualizacji dancyh | 2 |
| T-L-6 | Drzewa decyzyjne - implementacja metody CART, warianty: atrybuty binarne, atrybuty ciągłe i mieszane, mechanizm przycinania | 2 |
| T-L-7 | Algorytm wyszukiwania reguł asocjacyjnych (implemetacja) warianty apriori lub algorytm wykorzystujący drzewo wyliczające podzbiory, wyszukiwanie reguł pareto-optymalnych | 2 |
| T-L-8 | Klasyfikatory funkcjyne: sieci neuronowe i regresja logistyczna z wykorzystaniem pakietu netlab | 1 |
| 14 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Komponenty zadania ekslporacji danych, algorytmiczne aspekty eksploracji danych. | 2 |
| T-W-2 | Rodzaje zadań eksploracji danych: identyfikacja rozkłądu, klasyfikacja, regresja, wykrywanie reguł i wzorców | 1 |
| T-W-3 | Identyfikacja rozkładu i grupwanie, metoda największej wiarygodności, algorytm EM oraz algorytm K-środków | 2 |
| T-W-4 | Ocena jakości maszy klasyfikujących i regresyjnych, testowanie, kroswalidacja, metoda bootstrap | 1 |
| T-W-5 | Klasyfikator bayesa, założenie naiwne, optymalny klasyfikator bayesowski | 1 |
| T-W-6 | Drzewa klasyfikujące, budowa drzewa, miary zanieczyszczenia, przycinanie, algorytm CART | 1 |
| T-W-7 | Wykrywanie reguł asocjacujnych, wsparcie, zaufanie, algorytm apriori, algorytm wykorzystujący drzewo wyliczające podzbiory, reguły pareto-optymalne | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-A-2 | Samodzielne przygotowanie do zajęć | 13 |
| A-A-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 2 |
| 25 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 14 |
| A-L-2 | przygotowanie do zajęć | 10 |
| A-L-3 | praca nad zadaniami programistycznymi oraz sprawozdaniami | 30 |
| A-L-4 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| 56 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 10 |
| A-W-2 | konsultacje | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 15 |
| 27 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład prezentacja w postaci slajdów |
| M-2 | Ćwiczenia: rozwiązywanie zadań przy tablicy, w niektórych przypadkach wspomagane komputerowo |
| M-3 | Laboratoria pracza przy komputerach w środowisku programu Matlab lub R, samodzielna impelementacja wybranych algorytmów, oraz wykorzystywnie dostępnych bibliotek w zależności od zadania |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań programistycznych |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach |
| S-4 | Ocena formująca: Ćwiczenia: ocena pracy w trakcie zajęć oraz ocena przygotowania do zajęć |
| S-5 | Ocena podsumowująca: zaliczenie ćwiczeń w formie kolokwium na koniec semestru |
| S-6 | Ocena podsumowująca: egzamin ustny |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C/05_W03 Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe pojecia oraz zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych w sytuacjach praktycznych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych | I_2A_W04, I_2A_W08 | T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07 | C-1, C-2, C-3 | — | M-1, M-2, M-3 | S-1, S-3, S-4, S-5, S-6 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C/05_U01 Student potrafi potrafi stosowac algorytmy elsploracji danych w zadaniach praktycznych oraz umie implementiowac wybrane algorytmy | I_2A_U09, I_2A_U10, I_2A_U12 | T2A_U07, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U14, T2A_U18 | C-1, C-2, C-3 | — | M-1, M-3 | S-1, S-2, S-3, S-6 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_C/05_K01 Potrafi rozwiązywać problemy eksploracji danych w sposób kreatywny | I_2A_K06 | T2A_K06 | C-2, C-3 | — | M-2, M-3 | S-1, S-2, S-3, S-4, S-6 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C/05_W03 Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe pojecia oraz zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych w sytuacjach praktycznych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych | 2,0 | Student nie przyswoił sobie podstawowej wiedzy z zakresu eksploracji danych |
| 3,0 | Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu eksploracji danych w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu eksploracji danych | |
| 4,0 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu eksploracji danych | |
| 4,5 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu eksploracji danych, zna algorytmy aksploracji danych umie je stosować w problemach praktycznych | |
| 5,0 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu eksploracji danych, zna algorytmy aksploracji danych umie je stosować w problemach praktycznych, zna zalety i ograniczenia stosowanych metod i algorytmów |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C/05_U01 Student potrafi potrafi stosowac algorytmy elsploracji danych w zadaniach praktycznych oraz umie implementiowac wybrane algorytmy | 2,0 | Student nie przyswoił sobie podstawowych umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów z zakresu ekspoloracji danych |
| 3,0 | Student przyswoił sobie podstawowe umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów z zakresu ekspoloracji danych w stopniu zadowalającycm | |
| 3,5 | Student przyswoił sobie podstawowe umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów z zakresu ekspoloracji danych | |
| 4,0 | Student przyswoił sobie umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów w zakresie prezentowanym na zajęciach | |
| 4,5 | Student przyswoił sobie umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów w zakresie prezentowanym na zajęciach, przy rozwiazywaniu zadań wykazyje sie pomysłowością i kreatywnością | |
| 5,0 | Student przyswoił sobie umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów w zakresie prezentowanym na zajęciach, umie dodatkowo wybrać optymalny sposób implementacji algorytmu oraz w wskazać najlepsze metody do rozwiazania konkretnego zagadnienia |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_C/05_K01 Potrafi rozwiązywać problemy eksploracji danych w sposób kreatywny | 2,0 | Studen nie potrafi rozwiązać najprostszych problemów eksploracji danych |
| 3,0 | Studen potrafi samodzielnie rozwiązać proste zadania eksploracji danych w stopniu zadowalającycm | |
| 3,5 | Studen potrafi samodzielnie rozwiązać proste zadania eksploracji danych | |
| 4,0 | Studen potrafi samodzielnie rozwiązać stawiane przed nim zadania eksploracji danych | |
| 4,5 | Studen potrafi samodzielnie rozwiązać stawiane przed nim zadania eksploracji danych, rozwiązuje je z zaangażowaniem | |
| 5,0 | Studen potrafi samodzielnie rozwiązać stawiane przed nim zadania eksploracji danych, rozwiązuje je z zaangażowaniem oraz w sposob kreatywny |
Literatura podstawowa
- J. Ćwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczące, Akademicka oficyna wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008
- David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003