Big Data Kierunek studiów: Architektura informacji
Kod programu: W1-S1AI19.2021

Nazwa modułu: Big Data
Kod modułu: 02-AI-S1-BD06
Kod programu: W1-S1AI19.2021
Semestr:
  • semestr letni 2024/2025
  • semestr letni 2023/2024
Język wykładowy: polski
Forma zaliczenia: egzamin
Punkty ECTS: 2
Opis:
Celem modułu jest zapoznanie studentów z problematyką dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych. Studenci poznają nowe formy zbiorów danych oraz sposoby ich przetwarzania służące wspomaganiu podejmowania decyzji, odkrywaniu nowych zjawisk i optymalizacji procesów. Analizują różne modele Big data (3V i 4V).
Wymagania wstępne:
Podstawowe kompetencje w zakresie posługiwania się technologiami informacyjnymi oraz znajomość podstawowych zagadnień architektury przestrzeni informacyjnych.
Literatura podstawowa:
(brak informacji)
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
Student ma uporządkowaną wiedzę na temat Big data. Zna podstawowe definicje, cechy charakterystyczne danych tego typu i ich systematykę. [BD06_1]
 K_W05 [4/5]
Student potrafi wskazać źródła Big data. Zna uwarunkowania i ograniczenia dotyczące określenia ich ilości, wielowymiarowości, jakości informacji jaką można z nich uzyskać oraz wartości biznesowej dającej się przełożyć na konkretny cel organizacji. [BD06_2]
 K_U01 [4/5]
Student wykorzystuje posiadaną wiedzę do oceny źródeł, rodzaju i formatu Big data na przykładzie wybranej sieci społecznościowej. Podejmuję próbę oceny jakości tych danych z punktu widzenia celu biznesowego organizacji oraz błędnych lub nieprawdziwych informacji. [BD06_3]
 K_U01 [4/5] K_K02 [3/5]
Student umie dokonać podstawowej analizy problemu zarządzania danymi Big Data, tzw. wizualnej redukcji danych (Visual Data Reduction). Potrafi podać przykłady hierarchicznego zarządzania danymi i skalowalnością ich struktur w celu ich wizualizacji w 2D lub 3D. [BD06_4]
 K_U08 [3/5]
Typ Opis Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji
Egzamin [BD06_w_1]
Egzamin pisemny (lub ustny) pozwoli weryfikować wiedzę i umiejętności studenta z zakresu treści prezentowanych na wykładzie.
 BD06_1 BD06_2 BD06_3 BD06_4
Rodzaj prowadzonych zajęć Praca własna studenta Sposoby weryfikacji
Typ Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) Liczba godzin Opis Liczba godzin
wykład [BD06_fs_1]
Prowadzący omawia problematykę dużych, zmiennych i różnorodnych zbiorów danych z wykorzystaniem takich metod , jak: metoda podająca, prezentacja, wykład konwencjonalny i/lub konwersatoryjny, i/lub blended learning.
 15
Lektura uzupełniająca zgodna z zaleceniami prowadzącego. Przygotowanie do egzaminu.
 45 Egzamin [BD06_w_1]
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)