Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)
Sylabus przedmiotu Analiza i eksploracja danych przestrzennych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Inżynieria cyfryzacji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Analiza i eksploracja danych przestrzennych | ||
| Specjalność | Zastosowania informatyki | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 8,0 | ECTS (formy) | 8,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 4 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomosc podstawowych pojec geometrii analitycznej i algebry liniowej |
| W-2 | Znajomosc podstawowych pojec statystyki |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Cele przedmiotu jest zapoznanie z podstawowymi pojeciami dotyczacymi danych przestrzennych |
| C-2 | Zapoznanie z podstawowymi algorytmami przetwarzania, analizy i ekspoloracji danych przestrzennych |
| C-3 | Zapoznanie z pakietem R w czesci dotyczacej analizy danych przestrzennych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Operacje gometryczne na danych przestrzennych: centroid, obliczanie odległości, medoda najbliższego sąsiedztwa | 4 |
| T-A-2 | Metody grupowania danych: analiza algorytmu k-środków, algorytmy aglomeracji | 4 |
| T-A-3 | Wyszukiwanie oblektów geometrycznych, KD-drzewa, R-drzewa | 2 |
| T-A-4 | Wybrane algorytmy eksploracji danych | 5 |
| 15 | ||
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenia do programu R | 6 |
| T-L-2 | Publicznie dostępne repozytoria danych przestrzennych | 2 |
| T-L-3 | Algorytmy analizy i eksploracji danych w R pakiety MASS i rpart | 4 |
| T-L-4 | Pakiety analizy danych przestrzennych: spatial, geoR | 4 |
| T-L-5 | Przykaldy roznych analiz danych przestrzennych | 14 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Pojęcie analiz przestrzennych. Operacje na danych przestrzennych. Przetwarzanie wstępne: testowanie danych, eliminacja błędnych danych, transformacja współrzędnych. Przetwarzanie wstępne: łączenie danych, podział danych na warstwy tematyczne, łączenie danych z różnych warstw, generalizacja i agregowanie danych | 5 |
| T-W-2 | Podstawowe pojęcia analizy danych, rodzaje zadań analizy i eksploracji danych, wskaźniki jakości modeli uczenia maszynowego, metody testowania, przegląd algorytmów eksploracji danych. | 6 |
| T-W-3 | Geometryczne pojęcia analizy danych: centroid, metryki (euklidesowa, Mahalanobisa, odległości na seferze), statystyka najbliższego sąsiedztwa | 4 |
| T-W-4 | Geometryczne algorytmy analizy danych: algorytm k-środków, algorytmy aglomeracji, algorytm k-NN | 5 |
| T-W-5 | Analizy przestrzenne: wskazywanie, wyszukiwanie, operacje na obiektach punktowych operacje na obiektach liniowych. R-drzewa, KD-drzewa. | 4 |
| T-W-6 | Interpolacja danych przestrzennych, techniki interpolacji w przestrzeniach dwuwymiarowych, Kriging | 6 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-A-2 | przygotowanie do zajec i rozwiazywanie zadan domowych | 30 |
| A-A-3 | przygotowanie do kolokwium | 15 |
| 60 | ||
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-L-2 | przygotowanie do zajec | 30 |
| A-L-3 | konczenia zadnia postawionych na zajeciach, tworzenie skryptw i opracowywanie sprawozdań | 28 |
| A-L-4 | konsultacje | 2 |
| 90 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | przygotowanie do zajec | 28 |
| A-W-3 | przygotowanie do egzaminu | 20 |
| A-W-4 | Rozwiazywanie zadan domowych | 10 |
| A-W-5 | Konsultacje | 2 |
| 90 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład - prezentacja w postaci slajdów |
| M-2 | Laboratorium: rozwiązywanie zadań przy komputerze oraz prac z bibliotekami analizy danych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocena ze sprawozdań |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena z egzaminu |
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_O5/08_W01 Posiada podstawową wiedze z zakresu analizę eksploracji danych ze szczególnym uwzględnieniem analizy danych przestrzennych, zna podstawowe metody i narzędzia do analizy danych przestrzennych | IC_1A_W15 | — | — | C-1, C-3, C-2 | T-W-1, T-W-3, T-W-6, T-W-2, T-W-5, T-W-4, T-A-1, T-A-2, T-A-4, T-A-3 | M-1, M-2 | S-2, S-1 |
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_O5/08_U01 Nabycie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami komputerowymi do ananlizy danych przestrzennych | IC_1A_U22, IC_1A_U24 | — | — | C-1, C-3, C-2 | T-L-1, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-2 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IC_1A_O5/08_W01 Posiada podstawową wiedze z zakresu analizę eksploracji danych ze szczególnym uwzględnieniem analizy danych przestrzennych, zna podstawowe metody i narzędzia do analizy danych przestrzennych | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada podstawowa wiedze z zakresu analizy i ekspolracji danych przestrzennych opanowa podstawowe pojecia umie, dobrac technik obliczeniowe w zaleznosci od problemu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| IC_1A_O5/08_U01 Nabycie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami komputerowymi do ananlizy danych przestrzennych | 2,0 | |
| 3,0 | Student umie rozwiazywac podstawowe zadania eksploracji danych przestrzennych z wykorzystaniem publicznie dostepnych pakietow obliczeniowych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |