Uniwersytet Jagielloński w Krakowie - Punkt LogowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

SemInżynieria danych i oprogramowania

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WMI.II-SIDiO-S Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0613) Tworzenie i analiza oprogramowania i aplikacji
Nazwa przedmiotu: SemInżynieria danych i oprogramowania
Jednostka: Instytut Informatyki i Matematyki Komputerowej
Grupy: Przedmioty dla programu WMI-118-0-UD-4
Przedmioty dla programu WMI-n037-0-UD-4
Punkty ECTS i inne: 3.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2018/2019" (zakończony)

Okres: 2018-10-01 - 2019-01-27
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Seminarium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Marcin Mazur
Prowadzący grup: Marcin Mazur, Łukasz Struski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ocena wliczana do średniej:

tak

Efekty kształcenia:

W zakresie wiedzy:

- zna wybrane zagadnienia związane z analizą i eksploracją danych (w tym statystyką i uczeniem maszynowym), a także zasadami i technikami inżynierii oprogramowania, w zakresie niezbędnym do wygłoszenia referatu [K_W01, K_W03, K_W05, K_W09].


W zakresie umiejętności:

- potrafi opracować i wygłosić referat o tematyce związanej z analizą i eksploracją danych lub inżynierią oprogramowania [K_U10, K_U11, K_U12, K_U15].


W zakresie kompetencji społecznych:

- potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu lub uzupełnieniu własnego zrozumienia danego tematu [K_K03].

Wymagania wstępne:

Podstawowa wiedza z zakresu (statystycznej) analizy danych oraz inżynierii oprogramowania.

Forma i warunki zaliczenia:

Warunkiem koniecznym uzyskania zaliczenia jest odpowiednia frekwencja na zajęciach. Ocena końcowa wystawiana jest na podstawie jakości wygłoszonego referatu.

Metody sprawdzania i kryteria oceny efektów kształcenia uzyskanych przez studentów:

Referat wygłoszony przez studenta.

Metody dydaktyczne - słownik:

Metody praktyczne - seminarium
Metody problemowe - metody aktywizujące - seminarium

Metody dydaktyczne:

Referat przygotowany i wygłoszony przez studenta; dyskusja.

Bilans punktów ECTS:

Udział w seminarium - 30 godz.

Studiowanie literatury i konsultacje - 30 godz.

Przygotowanie referatu - 15 godz.

Łączny nakład pracy studenta: 75 godzin, co odpowiada 3 punktom ECTS.

Grupa treści kształcenia:

Grupa treści kształcenia do wyboru

Skrócony opis:

Tematykę seminarium stanowią (szeroko rozumiane) zagadnienia z zakresu analizy i eksploracji danych, a także zasad i technik inżynierii oprogramowania.

Pełny opis:

Tematykę seminarium stanowią (szeroko rozumiane) zagadnienia z zakresu:

1. analizy i eksploracji danych, w tym: przetwarzania danych, metod statystycznych, sieci neuronowych, uczenia maszynowego;

2. zasad i technik inżynierii oprogramowania, w tym inżynierii wymagań, walidacji, ewolucji i oceny niezawodności oprogramowania, zarządzania przedsięwzięciami programistycznymi, metod formalnych.

Literatura:

Podręczniki, opracowania i artykuły naukowe, związane z tematyką seminarium. Literatura niezbędna do przygotowania referatu będzie ustalana indywidualnie ze studentem.

Przykładowe pozycje:

1. J. Berwalda, T. Gedeona, J. Sheppard, Using machine learning to predict catastrophes in dynamical systems, Journal of Computational and Applied Mathematics 236 (2012), 2235-2245.

2. N.D. Singpurwalla, S.P. Wilson, Statistical Methods in Software Engineering. Reliability and Risk, Springer, New Yor, 1999.

3. G. Williams, Data Mining with Rattle and R, Springer, New York, 2011.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2018/2019" (zakończony)

Okres: 2019-02-23 - 2019-06-14
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Seminarium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Marcin Mazur, Adam Roman
Prowadzący grup: Marcin Mazur, Adam Roman, Łukasz Struski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ocena wliczana do średniej:

tak

Efekty kształcenia:

W zakresie wiedzy:

- zna wybrane zagadnienia związane z analizą i eksploracją danych (w tym statystyką i uczeniem maszynowym), a także zasadami i technikami inżynierii oprogramowania, w zakresie niezbędnym do wygłoszenia referatu [K_W01, K_W03, K_W05, K_W09].


W zakresie umiejętności:

- potrafi opracować i wygłosić referat o tematyce związanej z analizą i eksploracją danych lub inżynierią oprogramowania [K_U10, K_U11, K_U12, K_U15].


W zakresie kompetencji społecznych:

- potrafi precyzyjnie formułować pytania, służące pogłębieniu lub uzupełnieniu własnego zrozumienia danego tematu [K_K03].

Wymagania wstępne:

Podstawowa wiedza z zakresu (statystycznej) analizy danych oraz inżynierii oprogramowania.

Forma i warunki zaliczenia:

Warunkiem koniecznym uzyskania zaliczenia jest odpowiednia frekwencja na zajęciach. Ocena końcowa wystawiana jest na podstawie jakości wygłoszonego referatu.

Metody sprawdzania i kryteria oceny efektów kształcenia uzyskanych przez studentów:

Referat wygłoszony przez studenta.

Metody dydaktyczne - słownik:

Metody praktyczne - seminarium
Metody problemowe - metody aktywizujące - seminarium

Metody dydaktyczne:

Referat przygotowany i wygłoszony przez studenta; dyskusja.

Bilans punktów ECTS:

Udział w seminarium - 30 godz.

Studiowanie literatury i konsultacje - 30 godz.

Przygotowanie referatu - 15 godz.

Łączny nakład pracy studenta: 75 godzin, co odpowiada 3 punktom ECTS.

Grupa treści kształcenia:

Grupa treści kształcenia do wyboru

Skrócony opis:

Tematykę seminarium stanowią (szeroko rozumiane) zagadnienia z zakresu analizy i eksploracji danych, a także zasad i technik inżynierii oprogramowania.

Pełny opis:

Tematykę seminarium stanowią (szeroko rozumiane) zagadnienia z zakresu:

1. analizy i eksploracji danych, w tym: przetwarzania danych, metod statystycznych, sieci neuronowych, uczenia maszynowego;

2. zasad i technik inżynierii oprogramowania, w tym inżynierii wymagań, walidacji, ewolucji i oceny niezawodności oprogramowania, zarządzania przedsięwzięciami programistycznymi, metod formalnych.

Literatura:

Podręczniki, opracowania i artykuły naukowe, związane z tematyką seminarium. Literatura niezbędna do przygotowania referatu będzie ustalana indywidualnie ze studentem.

Przykładowe pozycje:

1. J. Berwalda, T. Gedeona, J. Sheppard, Using machine learning to predict catastrophes in dynamical systems, Journal of Computational and Applied Mathematics 236 (2012), 2235-2245.

2. N.D. Singpurwalla, S.P. Wilson, Statistical Methods in Software Engineering. Reliability and Risk, Springer, New Yor, 1999.

3. G. Williams, Data Mining with Rattle and R, Springer, New York, 2011.

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Jagielloński w Krakowie.