Eksploracja danych
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2751-BN-S1-3-ED |
Kod Erasmus / ISCED: |
(brak danych)
/
(0612) Database and network design and administration
|
Nazwa przedmiotu: | Eksploracja danych |
Jednostka: | Wydział Matematyki i Informatyki |
Grupy: |
Bezpieczeństwo narodowe - I stopna - 3 rok - studia stacjonarne - sem. Letni |
Punkty ECTS i inne: |
4.00
|
Język prowadzenia: | polski |
Wymagania wstępne: | Podstawowa umiejętność posługiwania się komputerem z systemem Windows. Zaliczenie przedmiotu Bazy danych. |
Całkowity nakład pracy studenta: | 1. Godziny realizowane z udziałem nauczycieli: a. wykład – 30 godzin, b. laboratorium – 30 godzin, c. bieżące przygotowanie do zajęć, w tym rozwiązywanie zadań zleconych przez prowadzących, zapoznanie się z informacją zwrotną dotyczącą rozwiązanych zadań oraz konsultacje z prowadzącymi zajęcia – 25 godzin. 2. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta/słuchacza/uczestnika kursu potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu: a. studiowanie literatury – 5 godzin, b. zapoznanie się z materiałami dodatkowymi – 5 godzin. 3. Czas wymagany do przygotowania się do uczestnictwa w procesie oceniania (np. w egzaminach): a. przygotowanie się do egzaminu – 15 godzin. RAZEM: 110 godzin (4 punkty ECTS) |
Efekty uczenia się - wiedza: | W1. Zna podstawowe problemy eksploracji danych. (K_W21) W2. Zna wybrane algorytmy algorytmy eksploracji danych i wie, które z nich stosują się do określonego typu zagadnień z tego zakresu. (K_W21) W3. Ma wiedzę na temat dostępnego oprogramowania służącego do eksploracji danych. (K_W21) |
Efekty uczenia się - umiejętności: | U1. Potrafi znaleźć potrzebne dane w zbiorach danych ogólnie dostępnych, umie pobrać dane i poddać je analizie.(K_U14) U2. Umie zaproponować odpowiednie algorytmy eksploracji danych do konkretnego zagadnienia, w tym klasyfikacji, grupowania, szacowania i budowania reguł, oraz wyselekcjonować z ich użyciem najlepszy model. (K_U19) U3. Umie posługiwać się w stopniu podstawowym przynajmniej jednym programem do eksploracji danych. (K_U19) U4. Potrafi przygotować raport z wynikami swoich analiz. (K_U17) |
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne: | K1. Potrafi sformułować problem eksploracji danych w zakresie bezpieczeństwa w sposób zrozumiały zarówno dla osób, z którymi współpracuje w tym obszarze, jak i ekspertów analityków. (K_K02) K2. Potrafi poddać krytycznej ocenie dane pozyskane do badania bezpieczeństwa narodowego. (K_K07) K3. Potrafi czerpać wiedzę z danych i na tej podstawie formułować propozycje rozwiązania sytuacji problemowych. (K_K13) |
Metody dydaktyczne: | Wykład informacyjny (konwencjonalny), metoda laboratoryjna, pokaz, studium przypadku. |
Metody dydaktyczne eksponujące: | - pokaz |
Metody dydaktyczne podające: | - wykład informacyjny (konwencjonalny) |
Metody dydaktyczne poszukujące: | - laboratoryjna |
Skrócony opis: |
Duże zbiory danych pojawiają się aktualnie w każdym obszarze, w którym gromadzone są informacje. Oznacza to konieczność wykształcenia powszechniej sprawności w pracy z takimi danymi. Celem zajęć jest zapoznanie słuchaczy z podstawowymi metodami eksploracji danych oraz oprogramowaniem służącym do przeprowadzania analiz. |
Pełny opis: |
W czasie zajęć realizowane będą następujące zagadnienia: pozyskiwanie danych i ich wstępna obróbka, statystyka opisowa, eksploracyjna analiza danych, klasyfikacja i algorytmy klasyfikacyjne, regresja i algorytmy szacowania, grupowanie, analiza koszykowa. Wszystkie zagadnienia omówione na wykładzie będą następnie ilustrowane ćwiczeniami praktycznymi na zajęciach laboratoryjnych z użyciem oprogramowania PS IMAGO PRO. |
Literatura: |
1. Daniel T. Larose: ,,Metody i modele eksploracji danych''. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012. 2. Tadeusz Morzy: ,,Eksploracja danych. Metody i algorytmy’’. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2013. 3. Stephane Tuffery: ,,Data Mining and Statistics for Decision Making''. Wiley, 2011. 4. Xindong Wu, Vipin Kumar: ,,The Top Ten Algorithms in Data Mining’’. Chapman & Holl/CRC, 2009. |
Metody i kryteria oceniania: |
Ocena części laboratoryjnej będzie wystawiona na podstawie obecności na zajęciach, testów i wykonanych analiz, sprawdzających efekty W3, U1-U4 i K1-K3. Egzamin będzie sprawdzał wiedzę teoretyczną oraz efekty W1 i W2. |
Praktyki zawodowe: |
Nie dotyczy. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (zakończony)
Okres: | 2022-02-21 - 2022-09-30 |
Przejdź do planu
PN WYK
WT ŚR LAB
LAB
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Joanna Karłowska-Pik | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Goroncy, Joanna Karłowska-Pik, Mateusz Topolewski | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2022/23" (zakończony)
Okres: | 2023-02-20 - 2023-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT WYK
LAB
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Joanna Karłowska-Pik | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Goroncy, Joanna Karłowska-Pik | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)
Okres: | 2024-02-20 - 2024-09-30 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ WYK
LAB
PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Joanna Karłowska-Pik | |
Prowadzący grup: | Agnieszka Goroncy, Joanna Karłowska-Pik | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Egzamin
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.