Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)

Sylabus przedmiotu Języki analizy danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Języki analizy danych
Specjalność Inteligencja obliczeniowa
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Wojciech Maleika <Wojciech.Maleika@zut.edu.pl>, Marcin Pluciński <Marcin.Plucinski@zut.edu.pl>, Andrzej Łysko <Andrzej.Lysko@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL2 30 2,00,50zaliczenie
wykładyW2 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Ukończony kurs: Programowanie I

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z technikami przetwarzania i analizy danych w języku Python.
C-2Zapoznanie studentów z typami danych i sposobami ich analizy w systemach informacji przestrzennej.
C-3Nabycie przektycznych umiejętności analizy danych z wykorzystaniem języka Python.
C-4Nabycie praktycznych umiejętności analizy danych przestrzennych.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Ćwiczenia w rozwiązywaniu przykładowych problemów numerycznych za pomocą bibliotek języka Python.2
T-L-2Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Numpy w rozwiązywaniu problemów numerycznych.2
T-L-3Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Matplotlib do wizualizacji dancyh.2
T-L-4Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Scipy do rozwiązywania wybranych problemów numerycznych.2
T-L-5Biblioteka Pandas: ćwiczenia w tworzeniu, użyciu, transformacjach, indeksowaniu i wizualizacji danych.4
T-L-6Biblioteka Scikit-learn: ćwiczenia w stosowaniu metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wstępnym przetwarzaniu danych i wizualizacji wyników modelowania.2
T-L-7Podstawy wykorzystania biblioteki GeoPandas w analizowaniu danych wektorowych: otwieranie plików, połączenie z bazą danych PostGIS, zmiana układów współrzędnych, czytanie i zapisywanie plików, podstawy geometrii obiektów wektorowych.4
T-L-8Topologia i geometria danych w języku Python: obliczanie powierzchni, odległości pomiędzy punktami, wyznaczanie centroidów obiektów, bufory, wzajemne iteracje obiektów wektorowych: przecinanie, typy złączeń i agregacja, wyznaczanie wspólnej powierzchni itp.4
T-L-9Generowanie map tematycznych w języku Python: czytanie i transformacja danych atrybutowych. Prezentacja map tematycznych na podstawie wartości unikalnych, ciągłych, serii danych.4
T-L-10Wykorzystanie biblioteki Leaflet.js do prezentacji map w internecie: wykorzystanie OpenStreetMaps i biblioteki Folium i Leaflet.js do wykonania mapy internetowej. Wykorzystanie GeoJSON w prezentacji danych.4
30
wykłady
T-W-1Python – powtórzenie wiadomości o języku. Przegląd najważniejszych bibliotek wspomagających obliczenia numeryczne i analizę danych2
T-W-2Biblioteka Numpy – struktura danych ndarray: tworzenie, stosowanie, transformacje. Zaawansowane techniki indeksowania danych. Przegląd najważniejszych funkcji udostępnianych przez bibliotekę.2
T-W-3Biblioteka Matplotlib – sposoby wizualizacji danych. Omówienie najważniejszych funkcji.2
T-W-4Biblioteka Scipy – techniki realizacji zaawansowanych operacji matematycznych. Przegląd najważniejszych możliwości biblioteki jak: algebra liniowa, optymalizacja, całkowanie i rozwiązywanie równań różniczkowych, interpolacja, regresja, transformacja Fouriera, klasteryzacja, przetwarzanie sygnałów, praca z macierzami rzadkimi.3
T-W-5Biblioteka Pandas – struktury danych Series i DataFrame: tworzenie, stosowanie, transformacje. Techniki indeksowania danych. Praca z danymi nominalnymi, tekstowymi, niekompletnymi. Szeregi czasowe. Zapis i odczyt danych. Wizualizacja danych.3
T-W-6Scikit-learn – omówienie najważniejszych metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego udostępnianych przez bibliotekę. Metody doboru modelu, jego parametrów i oceny jego jakości. Tranformacje danych: preprocessing, redukcja wymiarowości, ekstrakcja cech. Import i eksport danych. Wizualizacja.2
T-W-7Podstawy systemów informacji przestrzennej w kontekście rodzajów i typów danych obsługiwanych przez język Python i biblioteki zewnętrzne: omówienie podstaw związanych z analizą danych GIS. Typy geometryczne obiektów wektorowych, struktura modeli GIS, najbardziej popularne typy plików oraz baz danych. Dane rastrowe: zdjęcia lotnicze i satelitarne.4
T-W-8Wykorzystanie układów współrzędnych i typów odwzorowań: zapoznanie z układami współrzędnych map, odwzorowania płaszczyzny ziemskiej w skali globalnej i lokalnej. Wysokościowe układy współrzędnych.4
T-W-9Przedstawienie źródeł danych GIS i możliwości ich wykorzystania w analizach wykonywanych za pomocą języka Python. Bazy danych SQLLite, PostgreSQL, dane WMS i WFS, dane tekstowe, pliki shp oraz GML, GeoJSON.6
T-W-10Zaliczenie wykładu.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-L-2Samodzielna realizacja zadań domowych.15
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia laboratorium.5
50
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Konsultacje do wykładu.2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.18
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena pracy podczas zajęć.
S-2Ocena formująca: Ocena zadań domowych.
S-3Ocena formująca: Sprawdziany wiadomości na laboratoriach.
S-4Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładu.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D01.07_W01
Student zna techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python.
I_2A_W02, I_2A_W04, I_2A_W06C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1S-4
I_2A_D01.07_W02
Student zna typy danych i sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej.
I_2A_W04, I_2A_W06C-2T-W-7, T-W-8, T-W-9M-1S-4

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D01.07_U01
Student umie analizować dane z wykorzystaniem języka Python.
I_2A_U06, I_2A_U08, I_2A_U09C-3T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-6, T-L-4, T-L-5M-2S-1, S-2, S-3
I_2A_D01.07_U02
Student umie analizować dane przestrzenne i umie wykorzystać w praktyce narzędzia do tego przeznaczone.
I_2A_U06, I_2A_U08, I_2A_U09C-4T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10M-2S-1, S-2, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.07_W01
Student zna techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python.
2,0
3,0Student zna podstawowe techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_D01.07_W02
Student zna typy danych i sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej.
2,0
3,0Student zna typy danych i podstawowe sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.07_U01
Student umie analizować dane z wykorzystaniem języka Python.
2,0
3,0Student umie wykorzystać praktyce podstawowe metody analizy danych z wykorzystaniem języka Python.
3,5
4,0
4,5
5,0
I_2A_D01.07_U02
Student umie analizować dane przestrzenne i umie wykorzystać w praktyce narzędzia do tego przeznaczone.
2,0
3,0Student umie wykorzystać w praktyce podstawowe metody analizy danych przestrzennych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. M. Summerfield, Python 3. Kompletne wprowadzenie do programowania., Helion, Gliwice, 2010
  2. A. Boschetti, L. Massaron, Python. Podstawy nauki o danych., Helion, Gliwice, 2017, II

Literatura dodatkowa

  1. Dokumentacja do języka Python - dostępna on-line: http://docs.python.org/3/, 2019
  2. Dokumentacja do bibliotek: Numpy, Matplotlib, Pandas, Scikit-learn, 2019

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Ćwiczenia w rozwiązywaniu przykładowych problemów numerycznych za pomocą bibliotek języka Python.2
T-L-2Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Numpy w rozwiązywaniu problemów numerycznych.2
T-L-3Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Matplotlib do wizualizacji dancyh.2
T-L-4Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Scipy do rozwiązywania wybranych problemów numerycznych.2
T-L-5Biblioteka Pandas: ćwiczenia w tworzeniu, użyciu, transformacjach, indeksowaniu i wizualizacji danych.4
T-L-6Biblioteka Scikit-learn: ćwiczenia w stosowaniu metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wstępnym przetwarzaniu danych i wizualizacji wyników modelowania.2
T-L-7Podstawy wykorzystania biblioteki GeoPandas w analizowaniu danych wektorowych: otwieranie plików, połączenie z bazą danych PostGIS, zmiana układów współrzędnych, czytanie i zapisywanie plików, podstawy geometrii obiektów wektorowych.4
T-L-8Topologia i geometria danych w języku Python: obliczanie powierzchni, odległości pomiędzy punktami, wyznaczanie centroidów obiektów, bufory, wzajemne iteracje obiektów wektorowych: przecinanie, typy złączeń i agregacja, wyznaczanie wspólnej powierzchni itp.4
T-L-9Generowanie map tematycznych w języku Python: czytanie i transformacja danych atrybutowych. Prezentacja map tematycznych na podstawie wartości unikalnych, ciągłych, serii danych.4
T-L-10Wykorzystanie biblioteki Leaflet.js do prezentacji map w internecie: wykorzystanie OpenStreetMaps i biblioteki Folium i Leaflet.js do wykonania mapy internetowej. Wykorzystanie GeoJSON w prezentacji danych.4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Python – powtórzenie wiadomości o języku. Przegląd najważniejszych bibliotek wspomagających obliczenia numeryczne i analizę danych2
T-W-2Biblioteka Numpy – struktura danych ndarray: tworzenie, stosowanie, transformacje. Zaawansowane techniki indeksowania danych. Przegląd najważniejszych funkcji udostępnianych przez bibliotekę.2
T-W-3Biblioteka Matplotlib – sposoby wizualizacji danych. Omówienie najważniejszych funkcji.2
T-W-4Biblioteka Scipy – techniki realizacji zaawansowanych operacji matematycznych. Przegląd najważniejszych możliwości biblioteki jak: algebra liniowa, optymalizacja, całkowanie i rozwiązywanie równań różniczkowych, interpolacja, regresja, transformacja Fouriera, klasteryzacja, przetwarzanie sygnałów, praca z macierzami rzadkimi.3
T-W-5Biblioteka Pandas – struktury danych Series i DataFrame: tworzenie, stosowanie, transformacje. Techniki indeksowania danych. Praca z danymi nominalnymi, tekstowymi, niekompletnymi. Szeregi czasowe. Zapis i odczyt danych. Wizualizacja danych.3
T-W-6Scikit-learn – omówienie najważniejszych metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego udostępnianych przez bibliotekę. Metody doboru modelu, jego parametrów i oceny jego jakości. Tranformacje danych: preprocessing, redukcja wymiarowości, ekstrakcja cech. Import i eksport danych. Wizualizacja.2
T-W-7Podstawy systemów informacji przestrzennej w kontekście rodzajów i typów danych obsługiwanych przez język Python i biblioteki zewnętrzne: omówienie podstaw związanych z analizą danych GIS. Typy geometryczne obiektów wektorowych, struktura modeli GIS, najbardziej popularne typy plików oraz baz danych. Dane rastrowe: zdjęcia lotnicze i satelitarne.4
T-W-8Wykorzystanie układów współrzędnych i typów odwzorowań: zapoznanie z układami współrzędnych map, odwzorowania płaszczyzny ziemskiej w skali globalnej i lokalnej. Wysokościowe układy współrzędnych.4
T-W-9Przedstawienie źródeł danych GIS i możliwości ich wykorzystania w analizach wykonywanych za pomocą języka Python. Bazy danych SQLLite, PostgreSQL, dane WMS i WFS, dane tekstowe, pliki shp oraz GML, GeoJSON.6
T-W-10Zaliczenie wykładu.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-L-2Samodzielna realizacja zadań domowych.15
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia laboratorium.5
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Konsultacje do wykładu.2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia wykładu.18
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.07_W01Student zna techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W02Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z technikami przetwarzania i analizy danych w języku Python.
Treści programoweT-W-1Python – powtórzenie wiadomości o języku. Przegląd najważniejszych bibliotek wspomagających obliczenia numeryczne i analizę danych
T-W-2Biblioteka Numpy – struktura danych ndarray: tworzenie, stosowanie, transformacje. Zaawansowane techniki indeksowania danych. Przegląd najważniejszych funkcji udostępnianych przez bibliotekę.
T-W-3Biblioteka Matplotlib – sposoby wizualizacji danych. Omówienie najważniejszych funkcji.
T-W-4Biblioteka Scipy – techniki realizacji zaawansowanych operacji matematycznych. Przegląd najważniejszych możliwości biblioteki jak: algebra liniowa, optymalizacja, całkowanie i rozwiązywanie równań różniczkowych, interpolacja, regresja, transformacja Fouriera, klasteryzacja, przetwarzanie sygnałów, praca z macierzami rzadkimi.
T-W-5Biblioteka Pandas – struktury danych Series i DataFrame: tworzenie, stosowanie, transformacje. Techniki indeksowania danych. Praca z danymi nominalnymi, tekstowymi, niekompletnymi. Szeregi czasowe. Zapis i odczyt danych. Wizualizacja danych.
T-W-6Scikit-learn – omówienie najważniejszych metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego udostępnianych przez bibliotekę. Metody doboru modelu, jego parametrów i oceny jego jakości. Tranformacje danych: preprocessing, redukcja wymiarowości, ekstrakcja cech. Import i eksport danych. Wizualizacja.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna podstawowe techniki przetwarzania i analizy danych w języku Python.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.07_W02Student zna typy danych i sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
I_2A_W06Posiada wiedzę o narzędziach sprzętowo-programowych wspomagających rozwiązywanie wybranych i złożonych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie studentów z typami danych i sposobami ich analizy w systemach informacji przestrzennej.
Treści programoweT-W-7Podstawy systemów informacji przestrzennej w kontekście rodzajów i typów danych obsługiwanych przez język Python i biblioteki zewnętrzne: omówienie podstaw związanych z analizą danych GIS. Typy geometryczne obiektów wektorowych, struktura modeli GIS, najbardziej popularne typy plików oraz baz danych. Dane rastrowe: zdjęcia lotnicze i satelitarne.
T-W-8Wykorzystanie układów współrzędnych i typów odwzorowań: zapoznanie z układami współrzędnych map, odwzorowania płaszczyzny ziemskiej w skali globalnej i lokalnej. Wysokościowe układy współrzędnych.
T-W-9Przedstawienie źródeł danych GIS i możliwości ich wykorzystania w analizach wykonywanych za pomocą języka Python. Bazy danych SQLLite, PostgreSQL, dane WMS i WFS, dane tekstowe, pliki shp oraz GML, GeoJSON.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny.
Sposób ocenyS-4Ocena podsumowująca: Pisemne zaliczenie wykładu.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna typy danych i podstawowe sposoby ich analizy w systemach informacji przestrzennej.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.07_U01Student umie analizować dane z wykorzystaniem języka Python.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U06Potrafi stosować metody analityczne i eksperymentalne do rozwiązywania złożonych problemów w tym obliczeniowych
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U09Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-3Nabycie przektycznych umiejętności analizy danych z wykorzystaniem języka Python.
Treści programoweT-L-1Ćwiczenia w rozwiązywaniu przykładowych problemów numerycznych za pomocą bibliotek języka Python.
T-L-2Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Numpy w rozwiązywaniu problemów numerycznych.
T-L-3Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Matplotlib do wizualizacji dancyh.
T-L-6Biblioteka Scikit-learn: ćwiczenia w stosowaniu metod uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, wstępnym przetwarzaniu danych i wizualizacji wyników modelowania.
T-L-4Ćwiczenia w wykorzystaniu biblioteki Scipy do rozwiązywania wybranych problemów numerycznych.
T-L-5Biblioteka Pandas: ćwiczenia w tworzeniu, użyciu, transformacjach, indeksowaniu i wizualizacji danych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena pracy podczas zajęć.
S-2Ocena formująca: Ocena zadań domowych.
S-3Ocena formująca: Sprawdziany wiadomości na laboratoriach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie wykorzystać praktyce podstawowe metody analizy danych z wykorzystaniem języka Python.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.07_U02Student umie analizować dane przestrzenne i umie wykorzystać w praktyce narzędzia do tego przeznaczone.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U06Potrafi stosować metody analityczne i eksperymentalne do rozwiązywania złożonych problemów w tym obliczeniowych
I_2A_U08Potrafi wykorzystywać narzędzia sprzętowo-programowe wspomagające rozwiązywanie wybranych problemów w różnych obszarach nauki i techniki
I_2A_U09Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
Cel przedmiotuC-4Nabycie praktycznych umiejętności analizy danych przestrzennych.
Treści programoweT-L-7Podstawy wykorzystania biblioteki GeoPandas w analizowaniu danych wektorowych: otwieranie plików, połączenie z bazą danych PostGIS, zmiana układów współrzędnych, czytanie i zapisywanie plików, podstawy geometrii obiektów wektorowych.
T-L-8Topologia i geometria danych w języku Python: obliczanie powierzchni, odległości pomiędzy punktami, wyznaczanie centroidów obiektów, bufory, wzajemne iteracje obiektów wektorowych: przecinanie, typy złączeń i agregacja, wyznaczanie wspólnej powierzchni itp.
T-L-9Generowanie map tematycznych w języku Python: czytanie i transformacja danych atrybutowych. Prezentacja map tematycznych na podstawie wartości unikalnych, ciągłych, serii danych.
T-L-10Wykorzystanie biblioteki Leaflet.js do prezentacji map w internecie: wykorzystanie OpenStreetMaps i biblioteki Folium i Leaflet.js do wykonania mapy internetowej. Wykorzystanie GeoJSON w prezentacji danych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena pracy podczas zajęć.
S-2Ocena formująca: Ocena zadań domowych.
S-3Ocena formująca: Sprawdziany wiadomości na laboratoriach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student umie wykorzystać w praktyce podstawowe metody analizy danych przestrzennych.
3,5
4,0
4,5
5,0