Informatyczne systemy eksploracji danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	WLOZBCSM-19Z4-ISED
Kod Erasmus / ISCED:	(brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu:	Informatyczne systemy eksploracji danych
Jednostka:	Wydział Cybernetyki
Grupy:
Punkty ECTS i inne:	(brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS: roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS; tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h; 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się; tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS; nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta. zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia:	polski
Forma studiów:	stacjonarne
Rodzaj studiów:	II stopnia
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowy
Forma zajęć liczba godzin/rygor:	Wykłady: 20 godzin (egzamin) Ćwiczenia: 10 godzin Laboratorium: 30 godzin (zaliczenie na ocenę)
Przedmioty wprowadzające:	Statystyka matematyczna Systemy baz danych
Programy:	Kierunek: Zarządzanie Specjalność: Systemy Business Intelligence w zarządzaniu
Autor:	dr inż. Marcin Mazurek
Bilans ECTS:	Udział w wykładach: 20 godzin, 1 pkt. ECTS Udział w ćwiczeniach i laboratoriach: 40 godzin, 2 pkt. ECTS Przygotowanie do ćwiczeń i laboratorium: 40 godzin, 1 pkt. ECTS Przygotowanie do egzaminu / kolokwium: 40 godzin, 1 pkt. ECTS Całkowite obciążenie: 140 godzin, 5 pkt. ECTS
Skrócony opis:	Przedmiot, którego celem jest zaznajomienie z tematyką eksploracji danych. Omawiane są zagadnienia związane z przygotowaniem danych oraz budową modeli matematycznych stosowanych w uczeniu maszynowym (nadzorowanym i nienadzorowanym).
Pełny opis:	W trakcie wykładu prezentowane są takie zagadnienia jak: przygotowanie próbki danych do procesu eksploracji, regresja liniowa i logistyczna, klasyfikacja za pomocą sieci neuronowych i drzew decyzyjnych, segmentacja, sieci Bayesa, reguły asocjacyjne oraz metodyki stosowane w eksploracji danych. Ćwiczenia mają na celu analizę i zastosowanie na przykładach (małe zbiory danych) algorytmów konstruowania modeli omawianych na wykładzie. Zajęcia laboratoryjne służą zastosowaniu w praktyce zdobytej wiedzy. Studenci analizują dane oraz budują, uczą i testują różne modele, a na końcu wyciągają wnioski z przeprowadzonego procesu eksploracji danych.
Literatura:	Daniel T. Larose, Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006 Daniel T.Larose, Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006
Efekty uczenia się:	Znajomość podstawowych pojęć i problemów eksploracji danych. Znajomość podstawowych metod eksploracji danych. Znajomość wybranych pakietów komputerowych wspomagających eksplorację danych. Umiejętność formułowania i rozwiązywania podstawowych problemów eksploracji danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi.
Metody i kryteria oceniania:	Moduł zaliczany jest na podstawie egzaminu. Warunkiem dopuszczenia do egzaminu jest pozytywna ocena z ćwiczeń laboratoryjnych. Podstawa do zaliczenia zajęć laboratoryjnych jest wykonanie zadań eksploracji danych w oparciu o model zbudowany z wykorzystaniem oprogramowania SAS Enterprise Miner. Warunkiem koniecznym do zaliczenia zajęć laboratoryjnych jest frekwencja na zajęciach laboratoryjnych nie mniejsza niż 80% zajęć.
Praktyki zawodowe:	-

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Wojskowa Akademia Techniczna.