Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inżynieria oprogramowania
Sylabus przedmiotu Analiza danych i eksperyment badawczy:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | nauk technicznych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Analiza danych i eksperyment badawczy | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Larisa Dobryakova <Larisa.Dobryakova@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 | Wiedza z zakresu algebry liniowej i statystyki. |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Zapoznanie studentów z teoretycznymi i praktycznymi zagadnieniami związanymi z analizą danych oraz palnowaniem i komputerowym wspomaganiem eksperymentu badawczego. |
C-2 | Ukształtowanie umiejętności planowania, realizacji i właściwej interpretacji uzyskanych wyników podczas realizacji eksperymentu badawczego. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Zarzadzanie danymi, statystyki opisowe, estymacja i weryfikacja hipotez statystycznych. | 4 |
T-L-2 | Analiza regresji: regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna. | 14 |
T-L-3 | Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najblizszych sasiadów, metoda wektorów nosnych, analiza skupien uogólniona metoda EM i k-srednich, metoda aglomeracji. | 6 |
T-L-4 | Planowanie i realizacja przykładowych procesów badawczych z dziedziny informatyka. | 4 |
T-L-5 | Automatyczne sieci neuronowe. | 2 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie. Dane, wymagania do danych, rodzaje zbiorów danych, metody zbierania danych, czyszczenie danych, obsługa brakujacych danych, punkty oddalone. | 2 |
T-W-2 | Analiza regresji: regresja prosta, regresja wieloraka, analiza reszt, regresja nieliniowa, regresja logistyczna, analiza kanoniczna, analiza dyskryminacyjna. | 4 |
T-W-3 | Uczenie maszynowe: naiwny klasyfikator Bayesa, metoda k-najblizszych sasiadów, metoda wektorów nosnych, analiza skupien uogólniona metoda EM i k-srednich, metoda aglomeracji. | 4 |
T-W-4 | Planowanie eksperymentu badawczego. Dobór odpowiednich metod opracowania danych. merytoryczna interpretacja wyników analizy danych. Prezentacja wyników analizy danych. | 4 |
T-W-5 | Automatyczne sieci neuronowe. | 2 |
16 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 30 |
A-L-2 | Dokończenie realizowanych w trakcie zajęć zadań (praca własna studenta). | 15 |
A-L-3 | Przygotowanie do zajęć (praca własna studenta). | 10 |
A-L-4 | Udział w konsultacjach | 2 |
57 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 16 |
A-W-2 | Uczestnictwo w konsultacjach do wykładu | 1 |
A-W-3 | Przygotowanie do egzaminu (praca własna studenta) | 20 |
A-W-4 | Uczestnictwo w egzaminie | 2 |
39 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny z wykorzystaniem środków audiowizualnych. |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne - samodzielna praca studentów polegająca na wykonywaniu zadań z wykorzystaniem technik komputerowych. |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Wykład - zaliczenie pisemne (dwa pytania z zakresu całego przedmiotu). |
S-2 | Ocena formująca: Ćwiczenia laboratoryjne - ocena ciągła pracy studenta oraz wykonanie pracy zaliczeniowej. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_B/03_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych. | I_2A_W07, I_2A_W08 | T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07 | C-1 | T-W-3, T-W-4, T-W-2 | M-1 | S-1 |
I_2A_B/03_W02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych. | I_2A_W07, I_2A_W01 | T2A_W01, T2A_W04 | C-1 | T-W-5 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_B/03_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy. | I_2A_U05 | T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11 | C-2 | T-L-2, T-L-3, T-L-4 | M-2 | S-2 |
I_2A_B/03_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji. | I_2A_U10, I_2A_U05 | T2A_U08, T2A_U09, T2A_U11, T2A_U18 | C-2 | T-L-5, T-L-4 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
I_2A_B/03_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu. | I_2A_K02, I_2A_K01 | T2A_K01, T2A_K04, T2A_K05, T2A_K06, T2A_K07 | C-2 | T-L-2, T-L-5, T-L-3, T-L-4 | M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_B/03_W01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie rozróżnić podstawowe zadania analizy danych. | 2,0 | |
3,0 | Student zna wybrane metody analizy danych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 | ||
I_2A_B/03_W02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien znać poszczególne etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych w zależności od charakteru zmiennych. | 2,0 | |
3,0 | Student zna wybrane etapy przeprowadzania eksperymentów badawczych. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_B/03_U01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo zaplanować i zrealizować proces badawczy. | 2,0 | |
3,0 | Student potrafi zaplanowac prosty eksperyment badawczay. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 | ||
I_2A_B/03_U02 W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien umieć prawidłowo interpretować uzyskane wyniki analizy danych oraz dokonać ich prezentacji. | 2,0 | |
3,0 | Student potrafi interpretować wyniki analizy danych prostych jednowymiarowych systemów. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_B/03_K01 W trakcie przeprowadzonych zajęć student będzie reprezentował aktywną postawę w samokształceniu. | 2,0 | Student nie jest przygotowany do zajęć. |
3,0 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu. | |
3,5 | Student jest przygotowany do zajęć w minimalnym stopniu i potrafi samodzielnie rozwiązywać proste problemy. | |
4,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwązywać postawione problemy. | |
4,5 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach. | |
5,0 | Student jest przygotowany do zajęć i potrafi samodzielnie rozwiązywać postawione problemy oraz prowadzić dyskusję o osiągniętych wynikach, a także proponować modyfikacje. |
Literatura podstawowa
- Stanisz Andrzej, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny, 3 tomy, Statsoft, Kraków, 2007
- Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo Naukowe PWN SA, Warszawa, 2006
Literatura dodatkowa
- Mrozek B., Mrozek Z., Matlab i Simulink. Poradnik użytkownika, Helion, Gliwice, 2004, III