Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Języki analizy danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Języki analizy danych
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 6

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 1,50,40zaliczenie
laboratoriaL6 30 2,50,60zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania.
W-2Podstawy statystyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie: obliczeń naukowych, analizy danych oraz symulacji
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
C-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania4
T-L-2Podstawy programowania w R, formuły w R, rozkłady, wnioskowanie statystyczne, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania6
T-L-3Metody eksploracji danych w R, przykłady zadań analizy danych (klasyfikacja, regresja grupowanie danych), sprawozdanie podsumowujące.6
T-L-4Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib6
T-L-5Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: Pandas, scipy.stats, statmodels,4
T-L-6Eksploracja danych w Python z użyciem byblioteki: scikit-learn. Sprawozdanie podsumowujące.4
30
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R, Sweave.2
T-W-2Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.2
T-W-3Podstawy programowania w R, formuły w R, przygotowywanie wykresów.1
T-W-4Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .2
T-W-5Wprowadzenie do języka Python: różnice i podobieństwa w stosunku do Matlaba oraz R.2
T-W-6Biblioteki obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib.2
T-W-7Biblioteki wspomagające analizę danych: Pandas, Patsy, oraz do modelowania statystycznego: scipy.stats,  statmodels.2
T-W-8Eksploracja danych w Python: scikit-learn, mlpy, opencv.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach 30 godzin30
A-L-2Konsultacje do projektu i udział w zaliczeniu2
A-L-3Opracowanie sprawozdań, przygotowanie do zajęć43
75
wykłady
A-W-1Udział w wykładach 15 godzin15
A-W-2Udział w zaliczeniu i konsultacjach3
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-W-4Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów12
45

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
M-2Laboratorium rozwiązywanie zadań praktycznych przy komputerze zgdonie z przygotowanym konspektem.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia pisemnego
S-2Ocena formująca: Laboratorium: oceny cząstkowe na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań oraz pracy na zajęciach
S-3Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowująca rozliczenie zadań oraz aktywności na zajęciach.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/08_W01
Zna podstawowe i zaawansowane narzędzia wpsomagające analizy danych w tym: R i Python (wraz z bibliotekami numpy, scipy, pandas, scikit-learn).		I_1A_W17, I_1A_W20, I_1A_W12, I_1A_W16T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W10, T1A_W11InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W05C-3, C-2T-W-6, T-W-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-1, T-W-5, T-L-6, T-W-4, T-W-1, T-L-3, T-W-7, T-W-8, T-W-2M-1, M-2S-1, S-3

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O6/08_U01
Umie wykorzystywać nowoczesne pakiety obliczeniowe R i Python do analizy danych.		I_1A_U01, I_1A_U03, I_1A_U15T1A_U01, T1A_U02, T1A_U04, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-2, C-3, C-1T-W-1, T-L-3, T-W-7, T-L-2, T-L-5, T-L-6, T-W-2, T-W-5, T-W-4, T-W-6, T-W-3, T-L-1, T-L-4, T-W-8M-1, M-2S-1, S-3, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/08_W01
Zna podstawowe i zaawansowane narzędzia wpsomagające analizy danych w tym: R i Python (wraz z bibliotekami numpy, scipy, pandas, scikit-learn).		2,0
3,0Zna w stopniu podstawowym środowiska analizy danych R i Python.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O6/08_U01
Umie wykorzystywać nowoczesne pakiety obliczeniowe R i Python do analizy danych.		2,0
3,0Umie rozwiązywac samodzielnie podstawowe zadania analizy danych nie mam problemów z wczytywaniem danych czy interpretacją wyników
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. W. N. Venables and B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002
  2. Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania4
T-L-2Podstawy programowania w R, formuły w R, rozkłady, wnioskowanie statystyczne, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania6
T-L-3Metody eksploracji danych w R, przykłady zadań analizy danych (klasyfikacja, regresja grupowanie danych), sprawozdanie podsumowujące.6
T-L-4Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib6
T-L-5Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: Pandas, scipy.stats, statmodels,4
T-L-6Eksploracja danych w Python z użyciem byblioteki: scikit-learn. Sprawozdanie podsumowujące.4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R, Sweave.2
T-W-2Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.2
T-W-3Podstawy programowania w R, formuły w R, przygotowywanie wykresów.1
T-W-4Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .2
T-W-5Wprowadzenie do języka Python: różnice i podobieństwa w stosunku do Matlaba oraz R.2
T-W-6Biblioteki obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib.2
T-W-7Biblioteki wspomagające analizę danych: Pandas, Patsy, oraz do modelowania statystycznego: scipy.stats,  statmodels.2
T-W-8Eksploracja danych w Python: scikit-learn, mlpy, opencv.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach 30 godzin30
A-L-2Konsultacje do projektu i udział w zaliczeniu2
A-L-3Opracowanie sprawozdań, przygotowanie do zajęć43
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach 15 godzin15
A-W-2Udział w zaliczeniu i konsultacjach3
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-W-4Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów12
45
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/08_W01Zna podstawowe i zaawansowane narzędzia wpsomagające analizy danych w tym: R i Python (wraz z bibliotekami numpy, scipy, pandas, scikit-learn).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
I_1A_W20zna wybrane metody i techniki dotyczące podstaw podejmowania decyzji
I_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
T1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
T1A_W11zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
Treści programoweT-W-6Biblioteki obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib.
T-W-3Podstawy programowania w R, formuły w R, przygotowywanie wykresów.
T-L-2Podstawy programowania w R, formuły w R, rozkłady, wnioskowanie statystyczne, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania
T-L-4Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib
T-L-5Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: Pandas, scipy.stats, statmodels,
T-L-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania
T-W-5Wprowadzenie do języka Python: różnice i podobieństwa w stosunku do Matlaba oraz R.
T-L-6Eksploracja danych w Python z użyciem byblioteki: scikit-learn. Sprawozdanie podsumowujące.
T-W-4Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R, Sweave.
T-L-3Metody eksploracji danych w R, przykłady zadań analizy danych (klasyfikacja, regresja grupowanie danych), sprawozdanie podsumowujące.
T-W-7Biblioteki wspomagające analizę danych: Pandas, Patsy, oraz do modelowania statystycznego: scipy.stats,  statmodels.
T-W-8Eksploracja danych w Python: scikit-learn, mlpy, opencv.
T-W-2Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
M-2Laboratorium rozwiązywanie zadań praktycznych przy komputerze zgdonie z przygotowanym konspektem.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia pisemnego
S-3Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowująca rozliczenie zadań oraz aktywności na zajęciach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Zna w stopniu podstawowym środowiska analizy danych R i Python.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O6/08_U01Umie wykorzystywać nowoczesne pakiety obliczeniowe R i Python do analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U01potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
I_1A_U03umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
T1A_U16potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z językiem R
C-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.
C-1Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie: obliczeń naukowych, analizy danych oraz symulacji
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R, Sweave.
T-L-3Metody eksploracji danych w R, przykłady zadań analizy danych (klasyfikacja, regresja grupowanie danych), sprawozdanie podsumowujące.
T-W-7Biblioteki wspomagające analizę danych: Pandas, Patsy, oraz do modelowania statystycznego: scipy.stats,  statmodels.
T-L-2Podstawy programowania w R, formuły w R, rozkłady, wnioskowanie statystyczne, przygotowywanie wykresów - zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania
T-L-5Analiza danych w języku Python z wykorzystaniem pakietów: Pandas, scipy.stats, statmodels,
T-L-6Eksploracja danych w Python z użyciem byblioteki: scikit-learn. Sprawozdanie podsumowujące.
T-W-2Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.
T-W-5Wprowadzenie do języka Python: różnice i podobieństwa w stosunku do Matlaba oraz R.
T-W-4Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R .
T-W-6Biblioteki obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib.
T-W-3Podstawy programowania w R, formuły w R, przygotowywanie wykresów.
T-L-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia praca z powłoką R, sweave, zadania i ćwiczenia do samodzielnego rozwiązania
T-L-4Wprowadzenie do języka Python, ćwiczenia zaznajamiające ze skłądnią języka, korzystanie z bibliotek obliczeń numerycznych: numpy, scipy, matplotlib
T-W-8Eksploracja danych w Python: scikit-learn, mlpy, opencv.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
M-2Laboratorium rozwiązywanie zadań praktycznych przy komputerze zgdonie z przygotowanym konspektem.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia pisemnego
S-3Ocena podsumowująca: Laboratorium: ocena podsumowująca rozliczenie zadań oraz aktywności na zajęciach.
S-2Ocena formująca: Laboratorium: oceny cząstkowe na podstawie bieżących sprawozdań z wykonanych zadań oraz pracy na zajęciach
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Umie rozwiązywac samodzielnie podstawowe zadania analizy danych nie mam problemów z wczytywaniem danych czy interpretacją wyników
3,5
4,0
4,5
5,0