Nauka o danych I I-SM3O>NoD I
Założeniem przedmiotu jest zapoznanie studentów magisterskich kierunku informatyka z podstawami teoretycznymi związanych z analizą danych oraz eksploracyjną analizą danych. Przedmiot będzie skupiał się na omówieniu metod i narzędzi wykorzystywanych do zbierania, przetwarzania i wizualizacji danych, a także na zagadnieniach związanych z analizą statystyczną i eksploracyjną danych. Studenci zdobędą wiedzę na temat podstawowych technik analizy danych oraz będą mieli możliwość praktycznego zastosowania zdobytej wiedzy w projektach badawczych i analizach danych rzeczywistych.
Koordynatorzy przedmiotu
<b>Ocena końcowa</b>
<b>Wymagania wstępne</b>
<b>Literatura podstawowa</b>
<b>Literatura uzupełniająca</b>
<b>Inne informacje</b>
Efekty kształcenia
Wiedza
Posiada rozszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie niektórych działów matematyki, obejmującą elementy teorii mnogości, matematyki dyskretnej i stosowanej, w tym metody matematyczne do analizy i syntezy algorytmów przetwarzania sygnałów cyfrowych i algorytmów przetwarzania obrazu.
Powiązane efekty kierunkowe:
IF2A_W01
Metody weryfikacji:
Kolokwium:testy
Ocena aktywności na zajęciach:zadania wyk. na zajęciach
Zadania domowe
Wiedza
Ma szeroką wiedzę obejmującą metody analizy i przetwarzania informacji wykorzystywane w inteligencji obliczeniowej i inżynierii wiedzy.
Powiązane efekty kierunkowe:
IF2A_W05
Metody weryfikacji:
Kolokwium:testy
Ocena aktywności na zajęciach:zadania wyk. na zajęciach
Zadania domowe
Wiedza
Zna zaawansowane pojęcia i narzędzia programistyczne związane z tworzeniem grafiki komputerowej i multimedia
Powiązane efekty kierunkowe:
IF2A_W09
Metody weryfikacji:
Kolokwium:testy
Ocena aktywności na zajęciach:zadania wyk. na zajęciach
Zadania domowe
Umiejętności
Posiada umiejętność pozyskiwania informacji z literatury, źródeł internetowych, baz danych oraz z innych źródeł; potrafi przy tym wykonać analizę, interpretację i filtrowanie informacji w celu wyciągnięcia wniosków i sformułowania opinii oraz wykorzystać to w zagadnieniach tworzenia systemów informatycznych.
Powiązane efekty kierunkowe:
IF2A_U01
Metody weryfikacji:
Kolokwium:testy
Ocena aktywności na zajęciach:zadania wyk. na zajęciach
Zadania domowe
Umiejętności
Umie stworzyć model matematyczny w dziedzinie informatyki i dokonać analizy opisu formalnego
Powiązane efekty kierunkowe:
IF2A_U07
Metody weryfikacji:
Kolokwium:testy
Ocena aktywności na zajęciach:zadania wyk. na zajęciach
Zadania domowe
Umiejętności
Potrafi efektywnie wykorzystywać różne metody eksploracji i manipulowania danymi w systemach baz danych.
Powiązane efekty kierunkowe:
IF2A_U22
Metody weryfikacji:
Kolokwium:testy
Ocena aktywności na zajęciach:zadania wyk. na zajęciach
Zadania domowe
Kompetencje społeczne
Potrafi myśleć i działać w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Powiązane efekty kierunkowe:
IF2A_K06
Metody weryfikacji:
Ocena aktywności na zajęciach:na bieżąco w trakcie zajęć
Kryteria oceniania
Kolokwium, egzamin
Literatura
1.Sobczyk M.: Statystyka, PWN 2007
2. Grus J: Data Science od podstaw Analiza danych w Pythonie, Helion 2022