Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Innowacje w gospodarce

Sylabus przedmiotu Metody zgłębiania danych (data mining):

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Metody zgłębiania danych (data mining)
Specjalność Analityka gospodarcza
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Aneta Becker <aneta.becker@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 16 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wymagania w zakresie wiedzy: znajomość statystyki opisowej, wnioskowania statystycznego, ekonometrii, podstaw informatyki i zagadnień ekonomicznych.
W-2Wymagania w zakresie umiejętności: umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego Excel oraz wybranych narzędzi informatycznych (np. STATISTICA).
W-3Wymagania w zakresie kompetencji: student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
C-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych1
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych1
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie2
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych2
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych1
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy2
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli2
T-L-8Sposoby porównywania modeli1
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli1
T-L-10Prezentacja pracy zaliczeniowej3
16

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie do zajęć17
A-L-3Przygotowanie pracy zaliczeniowej17
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D1/3.3_W01
Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych.		E_2A_W06, E_2A_W01—C-1T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-1S-1
E_2A_D1/3.3_W02
Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego.		E_2A_W06, E_2A_W01, E_2A_W03—C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D1/3.3_U01
Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych.		E_2A_U03, E_2A_U04, E_2A_U02, E_2A_U01—C-2T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-1S-1
E_2A_D1/3.3_U02
Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli.		E_2A_U03—C-2T-L-3, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_D1/3.3_K01
Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych.		E_2A_K04—C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9M-1S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/3.3_W01
Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych.		2,0Student nie zna i nie rozumie eksploracyjnych metod analizy danych
3,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 95%-100%>
E_2A_D1/3.3_W02
Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego.		2,0Student nie zna i nie rozumie etapów badania eksploracyjnego
3,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 95%-100%>

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/3.3_U01
Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych.		2,0Student nie potrafi zastosować wybranych metod zgłębiania danych
3,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 55%-65%>
3,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 65%-75%>
4,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 75%-85%>
4,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 85%-95%>
5,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 95%-100%>
E_2A_D1/3.3_U02
Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli.		2,0Student nie potrafi wykorzystać narzędzi informatycznych służących do budowy i oceny modeli
3,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 55%-65%>
3,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 65%-75%>
4,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 75%-85%>
4,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 85%-95%>
5,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 95%-100%>

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/3.3_K01
Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych.		2,0Student nie jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,0Student jest gotów, przy bardzo dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,5Student jest gotów, przy dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,0Student jest gotów, z niewielką pomocą nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,5Student jest gotów, prawie samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
5,0Student jest gotów, samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych

Literatura podstawowa

  1. Stephenson D., Big data, nauka o danych i AI bez tajemnic. Podejmuj lepsze decyzje i rozwijaj swój biznes!, Wyd. Helion, Polska, 2019
  2. Provost F., Fawcett T., Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji, Wyd. Onepress, 2019
  3. Jakubowski J., Wątroba J. (red.), Zastosowania statystyki i data mining w badaniach naukowych, StatSoft Polska, Kraków, 2017
  4. Morzy T., Eksploracja danych. Metody i algorytmy, PWN, Warszawa, 2013
  5. Larose D., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2011

Literatura dodatkowa

  1. Russell M. A., Klassen M., Data Mining. Eksploracja danych w sieciach społecznościowych, Wyd. Helion, 2019
  2. Han, J., Kamber M., Data mining: Concepts and Techniques, Morgan-Kaufman, New York, 2000
  3. Witten, I. H., Frank E., Data mining, Morgan-Kaufman, New York, 2000

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych1
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych1
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie2
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych2
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych1
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy2
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli2
T-L-8Sposoby porównywania modeli1
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli1
T-L-10Prezentacja pracy zaliczeniowej3
16

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie do zajęć17
A-L-3Przygotowanie pracy zaliczeniowej17
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_W01Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W06Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody gromadzenia, przetwarzania, interpretacji i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a w szczególności metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) oraz metody analizy ekonomiczno-finansowej
E_2A_W01Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
Treści programoweT-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie rozumie eksploracyjnych metod analizy danych
3,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie eksploracyjne metody analizy danych w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_W02Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W06Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody gromadzenia, przetwarzania, interpretacji i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a w szczególności metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) oraz metody analizy ekonomiczno-finansowej
E_2A_W01Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
E_2A_W03Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metodologię badań w zakresie dyscypliny ekonomia i finanse
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
Treści programoweT-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna i nie rozumie etapów badania eksploracyjnego
3,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 55%-65%>
3,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 65%-75%>
4,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 75%-85%>
4,5Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 85%-95%>
5,0Student zna i rozumie etapy badania eksploracyjnego w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_U01Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U03Potrafi dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do analizowania, prognozowania i modelowania procesów i zjawisk ekonomicznych oraz rozwiązywania problemów gospodarczych
E_2A_U04Potrafi formułować i testować hipotezy związane z prostymi problemami badawczymi z zakresu ekonomii i finansów
E_2A_U02Potrafi wykorzystać wiedzę do identyfikacji, wyjaśniania oraz prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych oraz relacji między nimi, stosując właściwy dobór źródeł i informacji poprzez ich ocenę, krytyczną analizę, syntezę i twórczą interpretację
E_2A_U01Potrafi wykorzystać wiedzę do formułowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz rozwiązywania zadań w nieprzewidywalnych warunkach w sposób innowacyjny
Cel przedmiotuC-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.
Treści programoweT-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zastosować wybranych metod zgłębiania danych
3,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 55%-65%>
3,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 65%-75%>
4,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 75%-85%>
4,5Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 85%-95%>
5,0Student potrafi zastosować wybrane metody zgłębiania danych w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_U02Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne służące do budowy i oceny modeli.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U03Potrafi dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do analizowania, prognozowania i modelowania procesów i zjawisk ekonomicznych oraz rozwiązywania problemów gospodarczych
Cel przedmiotuC-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.
Treści programoweT-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi wykorzystać narzędzi informatycznych służących do budowy i oceny modeli
3,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 55%-65%>
3,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 65%-75%>
4,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 75%-85%>
4,5Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 85%-95%>
5,0Student potrafi wykorzystać narzędzie informatyczne służące do budowy i oceny modeli w 95%-100%>
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/3.3_K01Student jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi do zgłębiania danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_K04Jest gotów do myślenia i rozwiązywania problemów w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Nabycie wiedzy w zakresie eksploracyjnych metod analizy danych.
C-2Zdobycie praktycznych umiejętności posługiwania się wybranymi metodami zgłębiania danych i narzędziami informatycznymi służącymi do oceny uzyskanych modeli.
Treści programoweT-L-1Definiowanie celu i zakresu badań eksploracyjnych
T-L-2Analiza źródeł zasobów danych
T-L-3Preparacja danych – przygotowanie, przekształcanie, zredukowanie i uporządkowanie
T-L-4Przegląd eksploracyjnych metod analizy danych
T-L-5Wybór metod zgłębiania danych
T-L-6Proces ekstrakcji wiedzy
T-L-7Weryfikacja i ocena uzyskanych modeli
T-L-8Sposoby porównywania modeli
T-L-9Wdrożenie i stosowanie modeli
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera; wykorzystanie narzędzi informatycznych (pakietów oprogramowania do zaawansowanej analizy danych, arkusza kalkulacyjnego).
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena wynikająca z zaprezentowanej pracy zaliczeniowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest gotów do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,0Student jest gotów, przy bardzo dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
3,5Student jest gotów, przy dużej pomocy nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,0Student jest gotów, z niewielką pomocą nauczyciela, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
4,5Student jest gotów, prawie samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych
5,0Student jest gotów, samodzielnie, do rozwiązywania problemowych zagadnień związanych z wyborem metody i narzędzi służących do zgłębiania danych