Uniwersytet Kazimierza Wielkiego - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Metody eksploracji danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1300-Inf11MED-SD
Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Metody eksploracji danych
Jednostka: Kolegium III
Grupy: 1 rok, 1 sem., informatyka [SD]
Punkty ECTS i inne: 3.00 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.
Język prowadzenia: polski
Profil:

ogólnoakademicki

Typ przedmiotu:

moduł zajęć podstawowych

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2019/20" (zakończony)

Okres: 2019-10-01 - 2020-02-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Izabela Rojek
Prowadzący grup: Izabela Rojek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. zna i rozumie w pogłębionym stopniu wybrane fakty z zakresu systemów informatycznych bazujących na uczeniu maszynowym, podstawach teoretycznych ich budowania oraz metodach, narzędziach i środowiskach programistycznych wykorzystywanych do implementacji metod eksploracji danych (K_W01),


W2. ma zaawansowaną wiedzę szczegółową dotyczącą eksploracji danych, uczenia maszynowego i przetwarzania danych (K_W03),


W3. zna zaawansowane metody, techniki i narzędzia stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich i prowadzeniu prac badawczych w obszarze eksploracji danych (K_W06),


U1. potrafi zastosować do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody symulacyjne oraz eksperymentalne specyficzne dla eksploracji danych (K_U04),


U2. potrafi przy definiowaniu i rozwiązywaniu zadań z eksploracji danych- integrować wiedzę z różnych obszarów informatyki i statystyki (K_U05),


U3. potrafi stosując metody eksploracji danych - rozwiązywać złożone zadania informatyczne, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające aspekt badawczy (K_U10).


Bilans godzin pracy studenta:

15W + 15Lab + 30 przygotowanie do realizacji zadań problemowych + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 80 godz. pracy = 3 ECTS

Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

nie dotyczy

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2020/21" (zakończony)

Okres: 2020-10-01 - 2021-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Izabela Rojek
Prowadzący grup: Izabela Rojek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. zna i rozumie w pogłębionym stopniu wybrane fakty z zakresu systemów informatycznych bazujących na uczeniu maszynowym, podstawach teoretycznych ich budowania oraz metodach, narzędziach i środowiskach programistycznych wykorzystywanych do implementacji metod eksploracji danych (K_W01),


W2. ma zaawansowaną wiedzę szczegółową dotyczącą eksploracji danych, uczenia maszynowego i przetwarzania danych (K_W03),


W3. zna zaawansowane metody, techniki i narzędzia stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich i prowadzeniu prac badawczych w obszarze eksploracji danych (K_W06),


U1. potrafi zastosować do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody symulacyjne oraz eksperymentalne specyficzne dla eksploracji danych (K_U04),


U2. potrafi przy definiowaniu i rozwiązywaniu zadań z eksploracji danych- integrować wiedzę z różnych obszarów informatyki i statystyki (K_U05),


U3. potrafi stosując metody eksploracji danych - rozwiązywać złożone zadania informatyczne, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające aspekt badawczy (K_U10).


Bilans godzin pracy studenta:

15W + 15Lab + 30 przygotowanie do realizacji zadań problemowych + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 80 godz. pracy = 3 ECTS


Zajęcia będą realizowane w formie: „zdalnej synchronicznej z bezpośrednim udziałem prowadzącego”.

Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

nie dotyczy

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-13
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Izabela Rojek
Prowadzący grup: Izabela Rojek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. zna i rozumie w pogłębionym stopniu wybrane fakty z zakresu systemów informatycznych bazujących na uczeniu maszynowym, podstawach teoretycznych ich budowania oraz metodach, narzędziach i środowiskach programistycznych wykorzystywanych do implementacji metod eksploracji danych (K_W01),


W2. ma zaawansowaną wiedzę szczegółową dotyczącą eksploracji danych, uczenia maszynowego i przetwarzania danych (K_W03),


W3. zna zaawansowane metody, techniki i narzędzia stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich i prowadzeniu prac badawczych w obszarze eksploracji danych (K_W06),


U1. potrafi zastosować do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody symulacyjne oraz eksperymentalne specyficzne dla eksploracji danych (K_U04),


U2. potrafi przy definiowaniu i rozwiązywaniu zadań z eksploracji danych- integrować wiedzę z różnych obszarów informatyki i statystyki (K_U05),


U3. potrafi stosując metody eksploracji danych - rozwiązywać złożone zadania informatyczne, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające aspekt badawczy (K_U10).


Bilans godzin pracy studenta:

15W + 15Lab + 30 przygotowanie do realizacji zadań problemowych + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 80 godz. pracy = 3 ECTS


Wykłady będą realizowane w formie: „zdalnej synchronicznej z bezpośrednim udziałem prowadzącego”.


Laboratoria będą realizowane w formie stacjonarnej.

Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

nie dotyczy

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (zakończony)

Okres: 2022-10-01 - 2023-02-19
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Izabela Rojek
Prowadzący grup: Jakub Kopowski, Izabela Rojek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. zna i rozumie w pogłębionym stopniu wybrane fakty z zakresu systemów informatycznych bazujących na uczeniu maszynowym, podstawach teoretycznych ich budowania oraz metodach, narzędziach i środowiskach programistycznych wykorzystywanych do implementacji metod eksploracji danych (K_W01),


W2. ma zaawansowaną wiedzę szczegółową dotyczącą eksploracji danych, uczenia maszynowego i przetwarzania danych (K_W03),


W3. zna zaawansowane metody, techniki i narzędzia stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich i prowadzeniu prac badawczych w obszarze eksploracji danych (K_W06),


U1. potrafi zastosować do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody symulacyjne oraz eksperymentalne specyficzne dla eksploracji danych (K_U04),


U2. potrafi przy definiowaniu i rozwiązywaniu zadań z eksploracji danych- integrować wiedzę z różnych obszarów informatyki i statystyki (K_U05),


U3. potrafi stosując metody eksploracji danych - rozwiązywać złożone zadania informatyczne, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające aspekt badawczy (K_U10).





Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

nie dotyczy

Bilans pracy studenta:

Bilans godzin pracy studenta:

15W + 15Lab + 30 przygotowanie do realizacji zadań problemowych + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 80 godz. pracy = 3 ECTS

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-25
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Piotr Kotlarz, Izabela Rojek
Prowadzący grup: Jakub Kopowski, Izabela Rojek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę
Wykład - Zaliczenie na ocenę
Efekty kształcenia modułu zajęć:

W1. zna i rozumie w pogłębionym stopniu wybrane fakty z zakresu systemów informatycznych bazujących na uczeniu maszynowym, podstawach teoretycznych ich budowania oraz metodach, narzędziach i środowiskach programistycznych wykorzystywanych do implementacji metod eksploracji danych (K_W01),


W2. ma zaawansowaną wiedzę szczegółową dotyczącą eksploracji danych, uczenia maszynowego i przetwarzania danych (K_W03),


W3. zna zaawansowane metody, techniki i narzędzia stosowane przy rozwiązywaniu złożonych zadań inżynierskich i prowadzeniu prac badawczych w obszarze eksploracji danych (K_W06),


U1. potrafi zastosować do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody symulacyjne oraz eksperymentalne specyficzne dla eksploracji danych (K_U04),


U2. potrafi przy definiowaniu i rozwiązywaniu zadań z eksploracji danych- integrować wiedzę z różnych obszarów informatyki i statystyki (K_U05),


U3. potrafi stosując metody eksploracji danych - rozwiązywać złożone zadania informatyczne, w tym zadania nietypowe oraz zadania zawierające aspekt badawczy (K_U10).





Przedmioty wprowadzające i wymagania wstepne:

nie dotyczy

Bilans pracy studenta:

Bilans godzin pracy studenta:

15W + 15Lab + 30 przygotowanie do realizacji zadań problemowych + 20 przygotowanie się do zaliczenia = 80 godz. pracy = 3 ECTS

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kazimierza Wielkiego.
J.K. Chodkiewicza 30
85-064 Bydgoszcz
tel: +48 52 32 66 429 https://ukw.edu.pl
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)