Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (N1)
specjalność: Zastosowania informatyki
Sylabus przedmiotu Eksploracja danych - Przedmiot obieralny II:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria cyfryzacji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Eksploracja danych - Przedmiot obieralny II | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>, Valery Rogoza <wrogoza@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 2 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowe wiadomości z rachunku prawdopodobieństwa i statystyki |
| W-2 | Podstawowe wiadomości z algebry liniowej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie się z różnymi technikami analizy i eksploracji danych |
| C-2 | Ukształtowanie umiejętności rozpoznawania róznych metod eksploracji danych w sytuacjach praktycznych oraz wyboru odpowiednich technik to ich rozwiązywania |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Narzędzia analizy danych, Analiza danych w programach Matlab i R, wczytywanie danych, publiczne repozytoria danych | 4 |
| T-L-2 | Analiza składowych głównych - zastosowanie do wizualizacji dancyh | 2 |
| T-L-3 | Testowanie klasyfikatora, metoda krosswalidacji | 2 |
| T-L-4 | Techiniki klasyfikacji: Naiwny klasyfikator Bayesowski, drzewa decyzyjne, k-NN, kasyfikatory funkcyjne: regresjia logistyczna, sieci neuronowe. Zapozninie się z bibliotekami, ekperymentalne porównujące własnośc maszyn kasyfikujących pod względem złożoności próbkowej, skalowanie się algorytmów ze względu na rozmiar danych (liczbę atrybutów i rekordów), eksperymenty na danych rzeczywistych. | 10 |
| T-L-5 | Algorytmy grupowania danych: metody hierarchiczne, algorytm k-środków, algorytm EM | 8 |
| T-L-6 | Algorytm wyszukiwania reguł asocjacyjnych (implemetacja) warianty apriori lub algorytm wykorzystujący drzewo wyliczające podzbiory, wyszukiwanie reguł pareto-optymalnych | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Komponenty zadania ekslporacji danych, algorytmiczne aspekty eksploracji danych. | 2 |
| T-W-2 | Rodzaje zadań eksploracji danych: identyfikacja rozkłądu, klasyfikacja, regresja, wykrywanie reguł i wzorców. Metody preprocesingu danych: braki w danych, skalowanie i dyskretyzacja atrybutów, techiki wizualizacji, metoda PCA, metody identyfikacji rozkładów | 2 |
| T-W-3 | Identyfikacja rozkładu i grupwanie, metoda największej wiarygodności, algorytm EM oraz algorytm K-środków | 2 |
| T-W-4 | Ocena jakości maszyn klasyfikujących i regresyjnych, testowanie, kroswalidacja, metoda bootstrap | 2 |
| T-W-5 | Klasyfikator bayesa, założenie naiwne, optymalny klasyfikator bayesowski | 2 |
| T-W-6 | Drzewa klasyfikujące, budowa drzewa, miary zanieczyszczenia, przycinanie, algorytm CART | 2 |
| T-W-7 | Wykrywanie reguł asocjacujnych, wsparcie, zaufanie, algorytm apriori, algorytm wykorzystujący drzewo wyliczające podzbiory, reguły pareto-optymalne | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | przygotowanie do zajęć | 2 |
| A-L-3 | praca nad zadaniami programistycznymi oraz sprawozdaniami | 2 |
| A-L-4 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| 36 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w wykładach | 15 |
| A-W-2 | konsultacje | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu | 8 |
| 25 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład prezentacja w postaci slajdów |
| M-2 | Laboratoria praca przy komputerach w środowisku programu Matlab, Python lub R, głównie wykorzystywnie dostępnych bibliotek, oraz przygotowywanie sprawozdań |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: laboratorium ocena sprawozdań |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena zadań |
| S-3 | Ocena formująca: Laboratorium: ocena pracy na zajęciach |
| S-4 | Ocena podsumowująca: egzamin ustny |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IC_1A_O/02-01_W01 Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe pojecia oraz zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych w sytuacjach praktycznych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych | IC_1A_W04, IC_1A_W07 | — | — | C-2, C-1 | T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-2, T-W-7, T-L-3, T-L-1, T-L-5, T-L-4, T-L-2, T-L-6 | M-1, M-2 | S-1, S-3, S-4 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IC_1A_O/02-01_U01 Student potrafi potrafi stosowac algorytmy elsploracji danych w zadaniach praktycznych oraz umie implementiowac wybrane algorytmy | IC_1A_U24, IC_1A_U19 | — | — | C-2, C-1 | T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-3, T-W-6, T-W-2, T-W-7, T-L-3, T-L-1, T-L-5, T-L-4, T-L-2, T-L-6 | M-1, M-2 | S-1, S-3, S-2, S-4 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IC_1A_O/02-01_W01 Po ukończeniu zajęć student rozróżnia podstawowe pojecia oraz zadania analizy danych, zna podstawowe techniki eksploracji danych oraz umie je stosować w sytuacjach praktycznych w sytuacjach praktycznych, zna wybrane algorytmy eksploracji danych | 2,0 | Student nie przyswoił sobie podstawowej wiedzy z zakresu eksploracji danych |
| 3,0 | Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu eksploracji danych w stopniu zadowalającym | |
| 3,5 | Student przyswoił sobie podstawową wiedzę z zakresu eksploracji danych | |
| 4,0 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu eksploracji danych | |
| 4,5 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu eksploracji danych, zna algorytmy aksploracji danych umie je stosować w problemach praktycznych | |
| 5,0 | Student przyswoił sobie prezentowaną na zajęciach wiedzę z zakresu eksploracji danych, zna algorytmy aksploracji danych umie je stosować w problemach praktycznych, zna zalety i ograniczenia stosowanych metod i algorytmów |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IC_1A_O/02-01_U01 Student potrafi potrafi stosowac algorytmy elsploracji danych w zadaniach praktycznych oraz umie implementiowac wybrane algorytmy | 2,0 | Student nie przyswoił sobie podstawowych umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów z zakresu ekspoloracji danych |
| 3,0 | Student przyswoił sobie podstawowe umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów z zakresu ekspoloracji danych w stopniu zadowalającycm | |
| 3,5 | Student przyswoił sobie podstawowe umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów z zakresu ekspoloracji danych | |
| 4,0 | Student przyswoił sobie umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów w zakresie prezentowanym na zajęciach | |
| 4,5 | Student przyswoił sobie umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów w zakresie prezentowanym na zajęciach, przy rozwiazywaniu zadań wykazyje sie pomysłowością i kreatywnością | |
| 5,0 | Student przyswoił sobie umiejętności rozwiązywania problemów oraz implementacji algorytmów w zakresie prezentowanym na zajęciach, umie dodatkowo wybrać optymalny sposób implementacji algorytmu oraz w wskazać najlepsze metody do rozwiazania konkretnego zagadnienia |
Literatura podstawowa
- J. Ćwik, J. Koronacki, Statystyczne systemy uczące, Akademicka oficyna wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008
- David MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003