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
|
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 |
Przejdź do planu
PN WYK
LAB
WT ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN WYK
WT ŚR LAB
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN LAB
WT WYK
ŚR CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ WYK
LAB
PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
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 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR WYK
LAB
CZ PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 15 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
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 2024/25" (w trakcie)
Okres: | 2024-10-01 - 2025-02-23 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR WYK
LAB
CZ LAB
LAB
PT |
Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
Wykład, 15 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Piotr Kotlarz, Izabela Rojek | |
Prowadzący grup: | Marek Andryszczyk, 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 + 30Lab + 20 przygotowanie do realizacji zadań problemowych + 15 przygotowanie się do zaliczenia = 80 godz. pracy = 3 ECTS |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kazimierza Wielkiego.