Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
Sylabus przedmiotu Analiza danych i procesów:
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 | Analiza danych i procesów | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Przystępując do nauczania z danego przedmiotu student powinien mieć wiedze z teorii algorytmów i podstaw informatyki, z programowania w jednym z algorytmicznych języków programowania (C, C++, C#, Java, Basic), organizacji baz danych i struktur danych. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Celem nauczania się danego przedmiotu jest opanowywanie nowych technologi komputerowychi analizy danych, w tym dużych zbiorów danych, wyszukiwania nowej wiedzy na tych zbiorach do podejmowanioa decyzji, a także nabycie zdolności do rozwiązani problemów klasyfikacji i klasteryzacji danych, budowania modeli procesów (technologicznmych , ekonomicznych socjalnych itd.) i przewidywania przyszłych stanów systemów ulegających badaniu na podstawie tworzenia modeli regresyjnych. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Rozwiązanie problemów klasyfikacji zbiorów danych | 4 |
| T-L-2 | Badanie technik budowy drzew klasyfikacyjnych | 4 |
| T-L-3 | Badanie metod regresij ( regresja liniowa i nieliniowa, dzrewa regresyjne) | 4 |
| T-L-4 | Badanie metod analizy szeregów czasowych | 2 |
| 14 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Podstawowe pojęcia związane z analizą danych i procesów. Podejście procesowe jako jedna z zasad zarządzania procesami w przedsiębiorstwie. | 2 |
| T-W-2 | Podstawy analityki biznesowej. Mechanizmy sterujące procesami w przedsiębiorstwie, mierzenie wydajności procesów produkcyjnych, optymalizacja procesów. Systemy informowania kierownictwa (EIS), systemy wspomagania decyzji (DSS), systemy informacyjne zarządzania (MIS). | 4 |
| T-W-3 | Metody klasyfikacji i regresji * Metody tworzenia reguł klasyfikacyjnych * Metody tworzenia drzew decyzyjnych * Metody tworzenia funkcji matematycznych * Prognostyka procesów | 4 |
| T-W-4 | Klasteryzacja * Oceny błiskości elementów zbiorów oparte na miarach odłegłości * Podstawowe algorytmy klasteryzacji * Adaptacyjne algorytmy klasteryzacji | 2 |
| T-W-5 | Tworzenie reguł decyzyjnych i asocjacyjnych * Formułowanie zagadnienia tworzenia reguł asocjacyjnych * Analiza sekwencyjna * Algorytmy tworzenia reguł asocjacyjnych * Szablony * Przedstawienie wyników | 2 |
| 14 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczęszczenie na zajęciach laboratoryjnych | 14 |
| A-L-2 | Przygotowanie się do zajęć ćwiczeniowych i opracowywanie sprawozdań z tematów badanych na zajęciach ćwiczeniowych | 34 |
| A-L-3 | Konsultacje z tematów zajęć laboratoryjnych | 2 |
| A-L-4 | Obrona prac badawczych wykonywanych w ramach zajęć wiczeniowych | 4 |
| A-L-5 | Przygotowanie prezentacji i referatu | 10 |
| A-L-6 | Przygotowanie się do zaliczenia | 6 |
| 70 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczęszczenie na wykłady | 14 |
| A-W-2 | Znajomość ze źródłami literackimi proponowanymi przez wykładowcę | 7 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 5 |
| A-W-4 | Wykonywanie zadań domowych proponowanych przez wykładowcę | 7 |
| A-W-5 | Zaliczenie | 2 |
| A-W-6 | Konsultacje z tematów wykładów | 2 |
| 37 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykady, wykonanie indywidualnych zadań badawczych w ramach zajęć laboratoryjnych, konsultacje z tematów wykładów i tematów zajęć laboratoryjnych. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Ocena jakości i pełnoty wykonania badania za indywidualnym tematem na zjęciach laboratoryjnych, ocena jakości i pełnoty odpowiedzi na pytania wykładowcy podczas zaliczeń tematów prac laboratoryjnych i podczas zaliczenia z przedmiotu. |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_W01 ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów. | ZIIP_2A_W04 | T2A_W03 | C-1 | T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-2, T-W-3 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_U01 Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku | ZIIP_2A_U09, ZIIP_2A_U08 | T2A_U08, T2A_U09 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_K01 Jest świadomy roli i potrzeby dokształcania | ZIIP_2A_K01 | T2A_K01 | C-1 | — | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_W01 ma wiedzę w zakresie technologii analizy danych, tworzenia modeli procesów produkcyjnych, wstępnej obróbki danych stosowania reduktów w dużych zbiorów danych a także zna podstawowe metody i algorytmy exploracji danych (klasyfikacja i klasteryzacja) oraz badania i prognozowania procesów. | 2,0 | Student nie wykazał wiedzy z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych. |
| 3,0 | Student wykazał bardzo słąbą wiedzę z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych. | |
| 3,5 | Student wykazał słabą wiedzę kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych. | |
| 4,0 | Student wykazał dobrą wiedzę z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą wiedzę w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów. | |
| 4,5 | Student wykazał dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów. | |
| 5,0 | Student wykazał bardzo dobrą wiedzę ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i w stanie przedstawić dokładną i pełną analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_U01 Potrafi zastosować poznane metody do studium przypadku | 2,0 | Student nie wykazał umiejętności wykorzystania wiedzy z teorii analizy danych i porocesów do wykonania zadań na zajęciach laboratoryjnych. |
| 3,0 | Student wykazał słabą umiejętnośc posługiwania wiedą teoretyczną do rozwiązania zadań na zajęciach laboratoryjnych i w stanie rozwiązywać nie zbyt trudne problemy. | |
| 3,5 | Student wykazał pewną kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i w stanie zastosować tę wiedzą do rozwiązania zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych. | |
| 4,0 | Student wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania wiekszości zadań określonych na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy myli się w szczególach tych czy inncyh algorytmów. | |
| 4,5 | tudent wykazał dobre umiejętności zastosowania wiedzy ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazuje dobre umiejętności posługiwania się alternatywnymi metodami i algorytmami rozwiązania problemów. | |
| 5,0 | Student wykazał bardzo dobre umiejętności wykorzystania wiedzy zdobytej na wykładach do rozwiązania problemów proponowanych na zajęciach laboratoryjnych, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, a ponadto proponuje swoje własne rozwiązania dysponująć wiedzą ze wszystkich algorytmów opanowanych na wykładach i wykazuje zdolność do kreatywności muszłenia |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_2A_C05_K01 Jest świadomy roli i potrzeby dokształcania | 2,0 | Student nie wykazał kompetencji z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie wykonał wszystkie zadania na zajęciach laboratoryjnych. |
| 3,0 | Student wykazał bardzo słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach i nie w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych. | |
| 3,5 | Student wykazał słabą kompetencję z tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, ale w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych. | |
| 4,0 | Student wykazał dobrą kompetencję z większości tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale nie wykazał dobrą kompetencję w analizę metod alternatywnych rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów. | |
| 4,5 | Student wykazał dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, ale niekiedy nie wykazue dobrą kompetencję w ocenie zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów. | |
| 5,0 | Student wykazał bardzo dobrą kompetencję ze wszystkich tematów teoretycznych przedstawionych na wykładach, w pełnym stopniu wykonał zadania na zajęciach laboratoryjnych, i wykazuje bardzo dobrą kompetencję w analizę zalet i wad metod rozwiązania charakterystycznych problemów z dziedziny analizy danych i procesów. |
Literatura podstawowa
- D.N. Larose, Data Mining Methods and Models, Wiley Publishing, Inc., 2006
- C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making, Wiley Publishing, Inc., 2009
- L. Wang, X. Fu, Data Mining with Computational Intelligence, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2005
Literatura dodatkowa
- H. A. Abbas, R.A. Sarker, C. S. Newton, Data Mining: A Heuristic Approach, University of New South Wales, Idea Group Publishing, Australia, 2002
- M. Berthold, D.J. Hand (eds.), Intelligent Data Analysis, Springer-Verlag, Berlin; Heidelberg, 2007
- J. Han. M. Kambler, Data Mining: Concepts and Techniques, Elsevier Inc., SZA, 2006