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 | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| 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> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| 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 |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zajęcia organizacyjne, zapoznanie się z oprogramowaniem | 1 |
| T-L-2 | Analiza statystyczna zbiorów danych – statystyka opisowa i wnioskowanie statystyczne | 1 |
| T-L-3 | Klasyfikacja – algorytmy bayesowskie i drzewa klasyfikacyjne | 2 |
| T-L-4 | Klasyfikacja – sztuczne sieci neuronowe | 2 |
| T-L-5 | Predykcja – modele predykcyjne | 1 |
| T-L-6 | Zaliczenie bloku | 1 |
| T-L-7 | Grupowanie – k-means, hierarchiczne, rozmyte | 2 |
| T-L-8 | Redukcja wymiarowości | 1 |
| T-L-9 | Reguły asocjacyjne i analiza sekwencji | 2 |
| T-L-10 | Wizualizacja danych statystycznych | 1 |
| T-L-11 | Zaliczenie końcowe | 1 |
| 15 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie opracowania algorytmów do eksploracji danych | 6 |
| T-P-2 | Realizacja procesu opracowania oprogramowania do eksploracji danych | 4 |
| T-P-3 | Realizacja cyklu zadań projektowych w zakresie eksploracji danych | 5 |
| 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 |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | przygotowanie do zajęć (krótkie sprawdziany) | 3 |
| A-L-3 | opanowanie obsługi wymaganych programów komputerowych | 2 |
| A-L-4 | przygotowanie do zaliczenia | 5 |
| 25 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-P-2 | praca wasna nad zadaniami projektowymi | 5 |
| A-P-3 | studiowanie literatury | 5 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zajęć (utrwalanie i powtarzanie materiału) | 2 |
| A-W-3 | Praca własna z literaturą | 10 |
| A-W-4 | Przygotowanie do egzaminu | 8 |
| 50 | ||
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 |
| M-4 | Ćwiczenia projektowe |
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 |
| S-4 | Ocena formująca: Zaliczenie ćwiczeń projektowych |
| S-5 | Ocena formująca: Zaliczenie końcowe ćwiczeń projektowych |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_B01_W01 Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych. | 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 |
| TI_2A_B01_W02 Zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych | TI_2A_W01 | — | — | C-2, C-1, C-3 | T-W-9, T-W-4, T-W-6, T-W-3, T-W-5, T-W-8, T-W-7, T-W-2, T-W-10 | M-3, M-1 | S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| TI_2A_B01_U01 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne. | TI_2A_U01, TI_2A_U11 | — | — | C-2, C-3 | T-L-6, T-L-1, T-L-3, T-L-7, T-L-10, T-L-9, T-L-2, T-L-8, T-L-5, T-L-4 | M-3, M-2 | S-1, S-2 |
| TI_2A_B01_U02 Potrafi, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | TI_2A_U02, TI_2A_U11 | — | — | C-3, C-2 | T-P-2, T-P-3, T-P-1 | M-4 | S-4, S-5 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_B01_W01 Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych. | 2,0 | Student nie zna zaawansowanych technik eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
| 3,0 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 3,5 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,0 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,5 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 5,0 | Student zna zaawansowane techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| TI_2A_B01_W02 Zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych | 2,0 | Student nie zna narzędzi programistycznych wykorzystywanych do techniki eksploracji danych-uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
| 3,0 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 3,5 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 61-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,0 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 71-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,5 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 81-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 5,0 | Student zna narzędzia programistyczne wykorzystywane do techniki eksploracji danych-uzyskał 91-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| TI_2A_B01_U01 Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne. | 2,0 | Nie potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji -uzyskał poniżej 50% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
| 3,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 3,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 5,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, stosować algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji--uzyskał poniżej 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| TI_2A_B01_U02 Potrafi, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji. | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny dostatecznej uzyskując poniżej 50% łącznej punktacji z oceny zakresu umiejetności doboru algorytmów przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji |
| 3,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 50-60% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 3,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 60-70% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 70-80% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 4,5 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne,dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 80-90% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy | |
| 5,0 | Potrafi, wykorzystując właściwe metody i narzędzia informatyczne, dobierać algorytmy przetwarzania danych celem wydobycia z nich pożądanych informacji-uzyskał 90-100% łącznej liczby punktów z oceny zakresu wiedzy |
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
- P-N Tan, M. Steinbach, A. Karpatne, V. Kumar, Introduction to Data Mining, Pearson, New York, 2018, 978-0133128901