ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2016/2017 / Wydział Informatyki / Informatyka (N2) / projektowanie i zarządzanie projektami informatycznymi / Sylabus przedmiotu - Internetowe systemy wspomagania zarządzania

Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: projektowanie i zarządzanie projektami informatycznymi

Sylabus przedmiotu Internetowe systemy wspomagania zarządzania:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Informatyka
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	nauk technicznych
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Internetowe systemy wspomagania zarządzania
Specjalność	internet w zarządzaniu
Jednostka prowadząca	Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny	Jarosław Wątróbski <Jaroslaw.Watrobski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	3,0	ECTS (formy)	3,0
Forma zaliczenia	egzamin	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	2	10	1,4	0,42	egzamin
laboratoria	L	2	10	0,8	0,25	zaliczenie
projekty	P	2	10	0,8	0,33	zaliczenie

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.	1
T-L-2	Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych	1
T-L-3	Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych	1
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	1
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	2
		10
projekty
T-P-1	Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.	10
		10
wykłady
T-W-1	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.	2
T-W-2	Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.	2
T-W-3	Komercyjne systemy eksploracji danych.	2
T-W-4	Wstęp do eksploracji baz tekstowych	2
T-W-5	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 laboratoriach	10
A-L-2	konsultacje	2
A-L-3	przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań	16
		28
projekty
A-P-1	Udział w zajeciach projektowych	10
A-P-2	Przygotowanie projektu - praca własna studenta	16
A-P-3	udział w konsultacjach	1
		27
wykłady
A-W-1	udział w wykładach	10
A-W-2	przygotowanie do egzaminu	14
A-W-3	konsultacje	2
A-W-4	egzamin	2
		28

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
I_2A_D15/7_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych	I_2A_W06, I_2A_W10, I_2A_W05, I_2A_W08	T2A_W02, T2A_W03, T2A_W04, T2A_W05, T2A_W07	C-1	T-W-3, T-W-1, T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-L-6, T-L-5, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-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
I_2A_D15/7_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.	I_2A_U02, I_2A_U11, I_2A_U09	T2A_U01, T2A_U03, T2A_U04, T2A_U07, T2A_U08, T2A_U09, T2A_U10, T2A_U15, T2A_U17, T2A_U19	C-1	T-L-6, T-L-5, T-L-2, T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-7, T-P-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
I_2A_D15/7_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 właścuych metod i narządzi.	I_2A_K02, I_2A_K01	T2A_K01, T2A_K04, T2A_K05, T2A_K06, T2A_K07	C-1	T-P-1	M-1	S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D15/7_W01 Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych	2,0	Student nie posiada wiedzy w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
	3,0	Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania w stopniu zadowalającym
	3,5	Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
	4,0	Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania
	4,5	Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli
	5,0	Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli i samodzielnego rozwiązywania zadań

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D15/7_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 wystarczających umiejętności rozwiązywania wybranych problemów odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	3,0	Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania w stopniu wystarczającym
	3,5	Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	4,0	Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	4,5	Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	5,0	Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania, umie dobrać odpowiednią metodę do roważanego problemu

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
I_2A_D15/7_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 właścuych metod i narządzi.	2,0	Student nie opanował w stopniu wystarczającym materiału
	3,0	Student opanował materiał w stopniu zadowalającym
	3,5	Student opanował materiał przedmiotu
	4,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym
	4,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie
	5,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie

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

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.	1
T-L-2	Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych	1
T-L-3	Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych	1
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	1
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	2
		10

Treści programowe - projekty

KOD	Treść programowa	Godziny
T-P-1	Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.	10
		10

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	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.	2
T-W-2	Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.	2
T-W-3	Komercyjne systemy eksploracji danych.	2
T-W-4	Wstęp do eksploracji baz tekstowych	2
T-W-5	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

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	udział w laboratoriach	10
A-L-2	konsultacje	2
A-L-3	przygotowanie się do laboratoriów i sporządzenie sprawozdań	16
		28

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-P-1	Udział w zajeciach projektowych	10
A-P-2	Przygotowanie projektu - praca własna studenta	16
A-P-3	udział w konsultacjach	1
		27

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	udział w wykładach	10
A-W-2	przygotowanie do egzaminu	14
A-W-3	konsultacje	2
A-W-4	egzamin	2
		28

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/7_W01	Posiada wiedzę w zakresie metod esploracji danych w bazach i hurtowniach danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_W06	Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W10	Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą trendów rozwojowych i możliwości zastosowania informatyki w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W05	Ma rozszerzoną i podbudowaną teoretycznie wiedzę z zakresu metod informatyki wykorzystywanych do rozwiązywania problemów w wybranych obszarach nauki i techniki
	I_2A_W08	Ma rozszerzoną wiedzę o podstawowych zadaniach eksploracji i analizy danych zarówno ilościowych jak i jakościowych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_W02	ma szczegółową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
	T2A_W03	ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W04	ma podbudowaną teoretycznie szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_W05	ma wiedzę o trendach rozwojowych i najistotniejszych nowych osiągnięciach z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i pokrewnych dyscyplin naukowych
	T2A_W07	zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel 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	T-W-3	Komercyjne systemy eksploracji danych.
	T-W-1	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.
	T-W-4	Wstęp do eksploracji baz tekstowych
	T-W-2	Wiedza uzupełniająca w eksploracji baz danych. Przykładowe zastosowania: wykrywanie oszustw finansowych, profile klienta, analiza danych marketingowych.
	T-W-5	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.
	T-L-6	Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
	T-L-5	Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych
	T-L-2	Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych
	T-L-1	Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.
	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
	T-L-3	Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych
	T-L-7	Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie posiada wiedzy w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
	3,0	Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania w stopniu zadowalającym
	3,5	Student posiada wiedzę w zakresie podstawowych metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania
	4,0	Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania
	4,5	Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli
	5,0	Student posiada wiedzę w zakresie metod estrakcji wiedzy dla potrzeb zarządzania i możliwości ich praktycznego wykorzystania, posiada wiedzę w zakresie samodzielnej budowy modeli i samodzielnego rozwiązywania zadań

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/7_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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_U02	Potrafi pozyskiwać informacje z różnych źródeł (literatura, Internet, bazy danych, dokumentacja techniczna), dokonywać ich interpretacji i oceny
	I_2A_U11	Potrafi dokonywać analizy i syntezy złożonych systemów
	I_2A_U09	Potrafi wydobywać wiedzę zawartą w dużych zbiorach danych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_U01	potrafi 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 i krytycznej oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i wyczerpująco uzasadniać opinie
	T2A_U03	potrafi przygotować opracowanie naukowe w języku polskim i krótkie doniesienie naukowe w języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, przedstawiające wyniki własnych badań naukowych
	T2A_U04	potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
	T2A_U07	potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
	T2A_U08	potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
	T2A_U09	potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
	T2A_U10	potrafi - 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_U15	potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
	T2A_U17	potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację złożonych zadań inżynierskich, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów, w tym zadań nietypowych, uwzględniając ich aspekty pozatechniczne
	T2A_U19	potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją, uwzględniającą aspekty pozatechniczne - zaprojektować złożone urządzenie, obiekt, system lub proces, związane z zakresem studiowanego kierunku studiów, oraz zrealizować ten projekt - co najmniej w części - używając właściwych metod, technik i narzędzi, w tym przystosowując do tego celu istniejące lub opracowując nowe narzędzia
Cel 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	T-L-6	Ćwiczenia w zakresie analizy możliwości wykorzystania wybranych metod odkrywania wiedzy w środowisku internetowym (ocena serwisu, segmentacja serwisów segmentacja klientów).
	T-L-5	Tworzenie reguł asocjacyjnych z transakcyjnej bazy danych
	T-L-2	Wykorzsytanie technik klastrowania (analiza skupień) w przykladowych bazach danych
	T-L-1	Tworzenie reguł klasyfikujących na podstawie przykładowych baz danych.
	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
	T-L-3	Wykorzystanie analizy regresji w przykladowych bazach danych
	T-L-7	Wykorzystanie praktyczne technik eksploracji baz tekstowych na przykładowych zbiorach danych
	T-P-1	Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie posiada wystarczających umiejętności rozwiązywania wybranych problemów odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	3,0	Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania w stopniu wystarczającym
	3,5	Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	4,0	Student umie rozwiązywać wybrane problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	4,5	Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania
	5,0	Student umie samodzielnie formułować i rozwiązywać problemy odkrywania wiedzy z baz i hurtowni danych dla potrzeb zarządzania, umie dobrać odpowiednią metodę do roważanego problemu

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_2A_D15/7_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 właścuych metod i narządzi.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K02	Świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_2A_K01	Ma świadomość organizacji własnego czasu pracy i jest zdeterminowany aby osiągnąć założone cele
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	T2A_K01	rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
	T2A_K04	potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
	T2A_K05	prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
	T2A_K06	potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
	T2A_K07	ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opnie w sposób powszechnie zrozumiały, z uzasadnieniem różnych punktów widzenia
Cel 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	T-P-1	Studenci wykonuję na zaliczenie projekty zgodnie z metodyką (przykładem) realizowaną na ćwiczeniach laboratoryjnych. Projekt realizowany jest w parach z użyciem oprogramowania udostępnionego studentom na ich komputerach osobistych.
Metody nauczania	M-1	Wykład z prezentacjami i przykładami
Sposób oceny	S-1	Ocena podsumowująca: Wykład: ocena podsumowująca - Egzamin pisemny z pytaniami praktycznymi, pytaniami w formie wyboru i opisu - łącznie 10 pytań;
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie opanował w stopniu wystarczającym materiału
	3,0	Student opanował materiał w stopniu zadowalającym
	3,5	Student opanował materiał przedmiotu
	4,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym
	4,5	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie
	5,0	Student opanował materiał przedmiotu w stopniu bardzo dobrym i samodzielnie roszerza wiedzę w tym zakresie