Conducted in
term:
2021/22Z
ISCED code: 0322
ECTS credits:
3
Language:
Polish
Organized by:
Faculty of Philosophy and Social Sciences
Basics of Big Data 2401-AI-PBD-2WSI-s2
This course has not yet been described...
Total student workload
(in Polish) Godziny realizowane w laboratorium z udziałem nauczyciela: 15 godz. (15 godz. stacjonarnie, 5 godz. zdalne nauczanie - asynchronicznie - z wykorzystaniem platformy Moodle)
Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta ( godz.):
- przygotowanie ćwiczeń indywidualnie – 45 godz. (15 godz. w ramach nauczania zdalnego).
- przygotowanie projektu zaliczeniowego – 45 godz. . (15 godz. w ramach nauczania zdalnego).
Łącznie: 90 godz. (3 ECTS) – w tym 30 godz. (1 ECTS) z wykorzystaniem metod i technik kształcenia na odległość
Learning outcomes - knowledge
(in Polish) W1: student zna metody eksploracji, wizualizacji big data – K_W06;
W2: student ma uporządkowaną wiedzę na temat nowoczesnych technologii wykorzystywanych do pobierania i przetwarzania big data - K_W07; K_W14.
W3: student ma wiedzę o technologiach sieciowych, generujących big data – K_W15.
W3: student ma wiedzę o źródłach i prawach autorskich do wykorzystywanych big data w sieci – K_W08; K_W12.
Learning outcomes - skills
(in Polish) U1: student potrafi zdobyć big data w sieci i dobrać odpowiednie narzędzie informatyczne do ich przetworzenia - K_U03, K_U07, K_U15.
U2: student potrafi dokonać profesjonalnej wizualizacji big data stosownie do ich typu i specyfiki – K_U07; K_U14.
U3: student potrafi dokonać analizy eksploracyjne big data, jak również wyciągnąć wnioski – K_U08, K_U09
Learning outcomes - social competencies
(in Polish) K1: student umiejętnie i obiektywnie dokonuje oceny projektów wizualizacji big data K_K02; K_K04; K_K05.
K2: student rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu wiedzy przy pomocy wizualizacji dotyczącej nowoczesnych zjawisk i procesów w różnych obszarach życia – K_K07; K_K09.
Teaching methods
(in Polish) eksponujące: pokaz, wystawa
podające: wykład konwersatoryjny
poszukujące: laboratorium, projekty, referaty.
Prerequisites
(in Polish) Zainteresowanie nowoczesnymi sposobami prezentacji danych, znajomość obsługi programu Excel
Course coordinators
Additional information
Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system: