Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S2)
Sylabus przedmiotu Techniki eksploracji danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Teleinformatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Techniki eksploracji danych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Zastosowań Informatyki | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Piotr Baniukiewicz <Piotr.Baniukiewicz@zut.edu.pl>, Andrzej Brykalski <Andrzej.Brykalski@zut.edu.pl>, Maciej Burak <Maciej.Burak@zut.edu.pl>, Adam Krzyżak <Adam.Krzyzak@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Matematyka |
| W-2 | Podstawy informatyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z technikami eksploracji danych |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności praktycznego stosowania wybranych technik eksploracji danych |
| C-3 | Zapoznanie z obsługą wybranych specjalistycznych programów komputerowych stosowanych do przetwarzania i eksploracji danych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem | 1 |
| T-P-2 | Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne | 2 |
| T-P-3 | Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne | 1 |
| T-P-4 | Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe | 1 |
| T-P-5 | Predykcja – modele predykcyjne | 2 |
| T-P-6 | Zaliczenie bloku | 1 |
| T-P-7 | Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte | 2 |
| T-P-8 | Redukcja wymiarowości | 1 |
| T-P-9 | Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji | 2 |
| T-P-10 | Wizualizacja danych statystycznych | 1 |
| T-P-11 | Zaliczenie końcowe | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wstęp – omówienie podstaw i podstawowych pojęć | 2 |
| T-W-2 | Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne | 4 |
| T-W-3 | Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie | 2 |
| T-W-4 | Klasyfikacja – drzewa klasyfikacyjne | 2 |
| T-W-5 | Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe | 2 |
| T-W-6 | Predykcja – modele predykcyjne | 4 |
| T-W-7 | Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte | 4 |
| T-W-8 | Redukcja wymiarowości | 4 |
| T-W-9 | Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji | 4 |
| T-W-10 | Wizualizacja danych statystycznych | 2 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-P-2 | przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany) | 4 |
| A-P-3 | opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych | 7 |
| A-P-4 | przygotowanie do zaliczenia | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału) | 11 |
| A-W-3 | Praca własna z literaturą | 11 |
| A-W-4 | Przygotowanie do egzaminu | 8 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny z przykładami |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne w sali komputerowej |
| M-3 | Pokaz - demonstracja |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: Egzamin końcowy z wykładów |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_C01_W01 Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych. | TI_2A_W01, TI_2A_W08, TI_2A_W11 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-9, T-W-10, T-W-8 | M-1 | S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_C01_U01 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | TI_2A_U01, TI_2A_U05, TI_2A_U11, TI_2A_U02 | — | — | C-2, C-3 | T-P-10, T-P-11, T-P-1, T-P-2, T-P-3, T-P-4, T-P-6, T-P-7, T-P-8, T-P-9, T-P-5 | M-3, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_C01_W01 Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_C01_U01 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, przetwarzać sygnały oraz dane celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- J. Han, M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufman, 2000
- Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wyd. Nauk. PWN, Warszawa, 2006