Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Zastosowanie metod matematycznych w systemach informatycznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk technicznych
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Zastosowanie metod matematycznych w systemach informatycznych
Specjalność projektowanie i zarządzanie projektami informatycznymi
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Zarządzania
Nauczyciel odpowiedzialny Wiesław Pietruszkiewicz <Wieslaw.Pietruszkiewicz@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Wiesław Pietruszkiewicz <Wieslaw.Pietruszkiewicz@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 15 1,60,62egzamin
laboratoriaL2 30 2,40,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy optymalizacji oraz sztucznej inteligencji
W-2Podstawy programowania

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nauczenie Studentów tworzenia oprogramowania zorientowanego na obliczenia, optymalizującego lub opartego na wiedzy oraz ukazanie praktycznych zastosowań systemów. Przygotowanie do korzystania z wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Ćwiczenia laboratoryjne powiązane z kolejnymi tematami wykładów.30
30
wykłady
T-W-1Podstawy prognozy: Metody klasyczne, Metody sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, Oprogramowanie wspomagające.2
T-W-2Podstawy optymalizacji: Sformułowanie problemu z postaci matematycznej, Klasyczne metody optymalizacji.2
T-W-3Nowoczesne metody optymalizacji, oprogramowanie wspomagające oraz biblioteki programistyczne2
T-W-4Organizacja procesu przetwarzania danych, informacji oraz wiedzy2
T-W-5Indukcja wiedzy oraz wyspecjalizowane biblioteki programistyczne2
T-W-6Przetwarzanie informacji w środowisku webowym (analiza zachowań, struktury oraz treści)2
T-W-7Praktyczne zastosowania systemów informatycznych wspomagających decyzje (podejście biznesowe)3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Wykonanie zadań zaliczeniowych25
A-L-3Udzał w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć3
A-L-4Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych6
64
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do egzaminu20
A-W-3Udzał w konsultacjach2
A-W-4Udział w egzaminie2
A-W-5Analiza literatury oraz przygotowanie do zajęć5
44

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
M-2Analiza i dyskusja nt. najbardziej reprezentatywnych problemów dot. systemów zorientowanych na obliczenia i przetważanie danych
M-3Wykład prezentacyjny z elementami dyskusji

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: pisemne zaliczenie wykładów
S-2Ocena formująca: Indywidualne zadania zaliczeniowe

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D16/3_W01
Studenci posiądą wiedzę dot. tworzenia systemów informatycznych wspierających analizę danych, w tym prognozowanie, optymalizację najczęściej spotykanych w praktyce zjawisk gospodarczych oraz poznają możliwości stosowania wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych.		I_2A_W01, I_2A_W04, I_2A_W05, I_2A_W06, I_2A_W08T2A_W01, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07C-1T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-W-6, T-W-5, T-W-7M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D16/3_U01
Studenci, korzystając z specjalistycznych bibliotek programistycznych oraz oprogramowania, zdobędą umiejętności tworzenia wyspecjalizowanego software’u przeznaczonego m.in. do analizy danych, optymalizacji oraz będą potrafić dobrać odpowiedni sposób rozwiązania w.w. problemów w zadaniach biznesowych.		I_2A_U04, I_2A_U05, I_2A_U06, I_2A_U07, I_2A_U09, I_2A_U10T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18C-1T-L-1M-1, M-2S-2, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D16/3_K01
Student będzie potrafił dobrać środki (algorytymy, metody, biblioteki programistyczne oraz narzędzia informatyczne) wskazane do rozwiązania praktycznych problemów biznesowych oraz uzasadnić (technicznie oraz ekonomicznie) ich wybór.		I_2A_K06T2A_K06C-1T-W-5, T-W-7, T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-2, T-L-1M-1S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D16/3_W01
Studenci posiądą wiedzę dot. tworzenia systemów informatycznych wspierających analizę danych, w tym prognozowanie, optymalizację najczęściej spotykanych w praktyce zjawisk gospodarczych oraz poznają możliwości stosowania wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych.		2,0Poniżej poziomu wymaganego na 3.0
3,0Posiada wiedzę dot. tworzenia systemów zorientowanych na analizę danych, ich praktyczne zastosowania oraz sposoby tworzenia
3,5Posiada wiedzę dot. podstaw zastosowania eksploracji danych oraz optymalizacji
4,0Posiada wiedzę rozszeżoną dot. zastosowania eksploracji danych oraz optymalizacji
4,5Posiada wiedzę dot. planowania procesu eksploracji danych
5,0Posiada wiedzę dot. praktycznych aspektów użycia eksploracji danych w systemach informatycznych

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D16/3_U01
Studenci, korzystając z specjalistycznych bibliotek programistycznych oraz oprogramowania, zdobędą umiejętności tworzenia wyspecjalizowanego software’u przeznaczonego m.in. do analizy danych, optymalizacji oraz będą potrafić dobrać odpowiedni sposób rozwiązania w.w. problemów w zadaniach biznesowych.		2,0Poniżej poziomu wymaganego na 3.0
3,0Posiada umiejętność wykonania prostego mechznimu zorientowanego na analizę danych
3,5Posiada umiejętność zaplanowania użycia opracowanego mechanizmu jako składowej systemu informatycznego
4,0Posiada umiejętność przeprowadzenia analizy narzędzi oraz przedatności technologii do wykonania określonych zadań dot. systemów zorientowanych na analizę danych
4,5Posiada umiejętność wykonania rozbudowanego mechznimu zorientowanego na analizę danych
5,0Posiada umiejętność uwzględnienia praktycznych właściwości tworzonego mechanizmu zorientowanego na analizę danych

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D16/3_K01
Student będzie potrafił dobrać środki (algorytymy, metody, biblioteki programistyczne oraz narzędzia informatyczne) wskazane do rozwiązania praktycznych problemów biznesowych oraz uzasadnić (technicznie oraz ekonomicznie) ich wybór.		2,0Poniżej poziomu wymaganego na 3.0
3,0Świadomi wybiera metody, technologie i języki programowania
3,5Ocenia przydatności mechanizmu w systemie
4,0Ocenia ograniczenia wykonanego mechanizmu
4,5Określa możliwości usprawnienia rozwiązania
5,0Ocenia zasadność praktyczną (w tym ekonomiczną) proponowanego rozwiązania

Literatura podstawowa

  1. J. Kisielnicki, H. Sroka, Systemy informacyjne biznesu, Wydawnictwo Placet, 1999
  2. D. Hand, H. Mannila, P. Smyth, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005
  3. S. Brandt, Analiza danych, PWN, Warszawa, 1999

Literatura dodatkowa

  1. A. Zeliaś, B.Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne, PWN, Warszawa, 2003

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ćwiczenia laboratoryjne powiązane z kolejnymi tematami wykładów.30
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Podstawy prognozy: Metody klasyczne, Metody sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, Oprogramowanie wspomagające.2
T-W-2Podstawy optymalizacji: Sformułowanie problemu z postaci matematycznej, Klasyczne metody optymalizacji.2
T-W-3Nowoczesne metody optymalizacji, oprogramowanie wspomagające oraz biblioteki programistyczne2
T-W-4Organizacja procesu przetwarzania danych, informacji oraz wiedzy2
T-W-5Indukcja wiedzy oraz wyspecjalizowane biblioteki programistyczne2
T-W-6Przetwarzanie informacji w środowisku webowym (analiza zachowań, struktury oraz treści)2
T-W-7Praktyczne zastosowania systemów informatycznych wspomagających decyzje (podejście biznesowe)3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2Wykonanie zadań zaliczeniowych25
A-L-3Udzał w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć3
A-L-4Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych6
64
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Przygotowanie do egzaminu20
A-W-3Udzał w konsultacjach2
A-W-4Udział w egzaminie2
A-W-5Analiza literatury oraz przygotowanie do zajęć5
44
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D16/3_W01Studenci posiądą wiedzę dot. tworzenia systemów informatycznych wspierających analizę danych, w tym prognozowanie, optymalizację najczęściej spotykanych w praktyce zjawisk gospodarczych oraz poznają możliwości stosowania wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
I_2A_W04Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_W05Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_W08Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W04ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T2A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Nauczenie Studentów tworzenia oprogramowania zorientowanego na obliczenia, optymalizującego lub opartego na wiedzy oraz ukazanie praktycznych zastosowań systemów. Przygotowanie do korzystania z wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych.
Treści programoweT-W-4Organizacja procesu przetwarzania danych, informacji oraz wiedzy
T-W-2Podstawy optymalizacji: Sformułowanie problemu z postaci matematycznej, Klasyczne metody optymalizacji.
T-W-3Nowoczesne metody optymalizacji, oprogramowanie wspomagające oraz biblioteki programistyczne
T-W-1Podstawy prognozy: Metody klasyczne, Metody sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, Oprogramowanie wspomagające.
T-W-6Przetwarzanie informacji w środowisku webowym (analiza zachowań, struktury oraz treści)
T-W-5Indukcja wiedzy oraz wyspecjalizowane biblioteki programistyczne
T-W-7Praktyczne zastosowania systemów informatycznych wspomagających decyzje (podejście biznesowe)
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
M-2Analiza i dyskusja nt. najbardziej reprezentatywnych problemów dot. systemów zorientowanych na obliczenia i przetważanie danych
M-3Wykład prezentacyjny z elementami dyskusji
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: pisemne zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Poniżej poziomu wymaganego na 3.0
3,0Posiada wiedzę dot. tworzenia systemów zorientowanych na analizę danych, ich praktyczne zastosowania oraz sposoby tworzenia
3,5Posiada wiedzę dot. podstaw zastosowania eksploracji danych oraz optymalizacji
4,0Posiada wiedzę rozszeżoną dot. zastosowania eksploracji danych oraz optymalizacji
4,5Posiada wiedzę dot. planowania procesu eksploracji danych
5,0Posiada wiedzę dot. praktycznych aspektów użycia eksploracji danych w systemach informatycznych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D16/3_U01Studenci, korzystając z specjalistycznych bibliotek programistycznych oraz oprogramowania, zdobędą umiejętności tworzenia wyspecjalizowanego software’u przeznaczonego m.in. do analizy danych, optymalizacji oraz będą potrafić dobrać odpowiedni sposób rozwiązania w.w. problemów w zadaniach biznesowych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wybrać, krytycznie ocenić przydatność i zastosować metodę i narzędzia rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
I_2A_U05Potrafi prawidłowo zaplanować, przeprowadzić eksperyment badawczy, dokonać analizy i prezentacji uzyskanych wyników
I_2A_U06Ma umiejętność wykrywania związków i zależności zachodzących w systemach rzeczywistych i potrafi prawidłowo zaplanować i przeprowadzić proces modelowania
I_2A_U07Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U09Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
I_2A_U10Potrafi wykorzystywać oprogramowanie wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - integrować wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zastosować podejście systemowe, uwzględniające także aspekty pozatechniczne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
T2A_U17potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
T2A_U18potrafi ocenić przydatność metod i narzędzi służących do rozwiązania zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów, w tym dostrzec ograniczenia tych metod i narzędzi; potrafi - stosując także koncepcyjnie nowe metody - rozwiązywać złożone zadania inżynierskie, charakterystyczne dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające komponent badawczy
Cel przedmiotuC-1Nauczenie Studentów tworzenia oprogramowania zorientowanego na obliczenia, optymalizującego lub opartego na wiedzy oraz ukazanie praktycznych zastosowań systemów. Przygotowanie do korzystania z wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych.
Treści programoweT-L-1Ćwiczenia laboratoryjne powiązane z kolejnymi tematami wykładów.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
M-2Analiza i dyskusja nt. najbardziej reprezentatywnych problemów dot. systemów zorientowanych na obliczenia i przetważanie danych
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Indywidualne zadania zaliczeniowe
S-1Ocena podsumowująca: pisemne zaliczenie wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Poniżej poziomu wymaganego na 3.0
3,0Posiada umiejętność wykonania prostego mechznimu zorientowanego na analizę danych
3,5Posiada umiejętność zaplanowania użycia opracowanego mechanizmu jako składowej systemu informatycznego
4,0Posiada umiejętność przeprowadzenia analizy narzędzi oraz przedatności technologii do wykonania określonych zadań dot. systemów zorientowanych na analizę danych
4,5Posiada umiejętność wykonania rozbudowanego mechznimu zorientowanego na analizę danych
5,0Posiada umiejętność uwzględnienia praktycznych właściwości tworzonego mechanizmu zorientowanego na analizę danych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D16/3_K01Student będzie potrafił dobrać środki (algorytymy, metody, biblioteki programistyczne oraz narzędzia informatyczne) wskazane do rozwiązania praktycznych problemów biznesowych oraz uzasadnić (technicznie oraz ekonomicznie) ich wybór.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K06Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_K06potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Nauczenie Studentów tworzenia oprogramowania zorientowanego na obliczenia, optymalizującego lub opartego na wiedzy oraz ukazanie praktycznych zastosowań systemów. Przygotowanie do korzystania z wyspecjalizowanych narzędzi oraz bibliotek programistycznych.
Treści programoweT-W-5Indukcja wiedzy oraz wyspecjalizowane biblioteki programistyczne
T-W-7Praktyczne zastosowania systemów informatycznych wspomagających decyzje (podejście biznesowe)
T-W-1Podstawy prognozy: Metody klasyczne, Metody sztucznej inteligencji/uczenia maszynowego, Oprogramowanie wspomagające.
T-W-3Nowoczesne metody optymalizacji, oprogramowanie wspomagające oraz biblioteki programistyczne
T-W-4Organizacja procesu przetwarzania danych, informacji oraz wiedzy
T-W-6Przetwarzanie informacji w środowisku webowym (analiza zachowań, struktury oraz treści)
T-W-2Podstawy optymalizacji: Sformułowanie problemu z postaci matematycznej, Klasyczne metody optymalizacji.
T-L-1Ćwiczenia laboratoryjne powiązane z kolejnymi tematami wykładów.
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia z oprogramowaniem specjalistycznym
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Indywidualne zadania zaliczeniowe
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Poniżej poziomu wymaganego na 3.0
3,0Świadomi wybiera metody, technologie i języki programowania
3,5Ocenia przydatności mechanizmu w systemie
4,0Ocenia ograniczenia wykonanego mechanizmu
4,5Określa możliwości usprawnienia rozwiązania
5,0Ocenia zasadność praktyczną (w tym ekonomiczną) proponowanego rozwiązania