Wydział Informatyki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: zarządzanie przedsiębiorstwem
Sylabus przedmiotu Eksploracja danych - Przedmiot obieralny III:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Eksploracja danych - Przedmiot obieralny III | ||
| Specjalność | inżynieria systemów informacyjnych produkcji | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 7 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu baz danych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie umiejętności w zakresie odkrywania wiedzy, wykorzystania systemów baz danych dla potrzeb wspomagania decyzji z użyciem technik eksploracji danych i tekstu Zapoznanie studentów z nowymi trendami rozwojowymi technik odkrywania wiedzy w środowisku Internet |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych. | 2 |
| T-L-2 | Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych | 2 |
| T-L-3 | Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych | 2 |
| T-L-4 | Zastosowanie metod wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji | 2 |
| T-L-5 | Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych | 2 |
| T-L-6 | Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów). | 2 |
| T-L-7 | Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe definicje. Klasyfikacja metod eksploracji danych i ich zastosowań. | 1 |
| T-W-2 | Metody wstępnej eksploracji w poszukiwaniu wzorców i prawidłowości w danych - metody graficznej eksploracji danych, techniki analityczne (algorytmy apriori i uogólnione reguły indukcyjne), algorytm analizy sekwencji. | 1 |
| T-W-3 | Techniki eksploracji danych : klasyfikacja, regresja, klastrowanie (analiza skupień), generowanie reguł, odkrywanie charakterystyk, dyskryminacja, odkrywanie asocjacji. | 3 |
| T-W-4 | Reprezentacja wiedzy: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe, sieci semantyczne, listy decyzyjne, proste i złożone reguły logiczne, reguły klasyfikujące i asocjacyjne. | 1 |
| T-W-5 | Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych. | 1 |
| T-W-6 | Komercyjne systemy eksploracji danych. | 1 |
| T-W-7 | Eksploracja baz tekstowych: numeryczna reprezentacja tekstów (reprezentacja oparta na wektorach liczebności słów , określanie podobieństwa pomiędzy dokumentami tekstowymi oraz pomiędzy słowami, metody redukcji wymiaru), analiza skupień (klasyfikacja bezwzorcowa, grupowanie) dokumentów, klasyfikacja dokumentów za pomocą metody k-średnich, wykorzystanie hierarchicznych metod grupowania w klasyfikacji dokumentów tekstowych, zastosowanie sieci neuronowych w klasyfikacji dokumentów. Klasyfikacja wzorcowa dokumentów (neuronowe metody klasyfikacji , klasyfikacja bayerowska, wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych w analizie dokumentów tekstowych). Metody pozyskiwania wiedzy z dokumentów tekstowych. Zagadnienie automatycznego generowania streszczeń. Wyszukiwanie informacji w tekstowych bazach danych. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| A-L-2 | udział w laboratoriach | 15 |
| A-L-3 | przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań | 52 |
| A-L-4 | Przygotowanie projektu do zaliczenia | 35 |
| 104 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | udział w wykładach | 10 |
| A-W-2 | przygotowanie do zaliczenia przedmiotu | 45 |
| A-W-3 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu formy zajęć | 2 |
| 57 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i przykładami |
| M-2 | Ćwiczenia laboratyjne i realizacja zadań praktycznych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań; |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Laboratorium : Ogólna ocena na podstawie sprawozdań i obecności |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_2A_D1/O/03-1_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych | ZIP_2A_W11 | T2A_W03, T2A_W05 | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_2A_D1/O/03-1_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania. | ZIP_2A_U19 | T2A_U19 | C-1 | — | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIP_2A_D1/O/03-1_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi. | ZIP_2A_K04 | T2A_K06 | C-1 | — | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_D1/O/03-1_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych | 2,0 | Student nie opanował podstawowej wiedzy w zakresie eksploracji baz danych |
| 3,0 | Student zna podstawowe zadania analizy baz danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych w zadowalającym stopniu | |
| 3,5 | Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w prostych sytuacjach praktycznych | |
| 4,0 | Student zna podstawowe zadania analizy danych, umie je rozwiązywać w sytuacjach praktycznych | |
| 4,5 | Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania | |
| 5,0 | Student zna zadania eksploracji danych, umie je rozwiazywać w w sytuacjach praktycznych, samodzielnie umie właściwie rozpoznać rodzaj zadania i dobrać odpowiednią metodę. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_D1/O/03-1_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student umie analizować i rozwiązywac problemy w zakresie odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych. Student umie samodzielnie formułować odpowiednią postać zadań eksploracji danych oraz dobierać odpowiednie metody ich rozwiązania. | 2,0 | Student nie posiada umiejętności eksploracji baz danych |
| 3,0 | Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student zna podstawowe zagadnienia esploracji baz danych, umie rozwiązać podstawowe zadania eksploracji danych | |
| 4,0 | Student zna zagadnienia i metody esploracji baz danychh, umie rozwiązać zadania eksploracji danych | |
| 4,5 | Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji baz danych | |
| 5,0 | Student zna zagadnienia i metody esploracji danych, umie formułować i rozwiązać zadania eksploracji, umie dobrać wlaściwą metodę do rozważanego problemu |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIP_2A_D1/O/03-1_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie otwartość na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych student nabędzie zdolność samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi. | 2,0 | |
| 3,0 | student nabył otwartości na twórcze rozwiązywanie problemów w zakresie pozyskiwania wiedzy z baz i hurtowni danych oraz ma zdolność do samodzielnego formułowania i rozwiązywania problemów dotyczących ekstrakcji wiedzy z danych z użyciem właściwych metod i narządzi. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo naukowe PWN, Warszawa, 2006
- Hand D., Mannila H., Smyth P, Eksploracja danych, WNT, Warszawa, 2005
Literatura dodatkowa
- Cichorz P., Systemy uczące się, WNT, Warszawa, 2000
- KlosgenW., Żytkow J.M., Handbook of Data Mining and Knowledge discovery, Oxford University Press, Oxford, 2002