3813101125

związane z jej stosowaniem.	T2AJJ18
Weryfikacja efektów kształcenia i warunki zaliczenia

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z egzaminu przeprowadzonego w formie zaproponowanej przez prowadzącego

Laboratorium - zaliczenie wszystkich ćwiczeń i sprawdzianów dopuszczających do wykonywania ćwiczeń

Metody weryfikacji

-    wykład: kolokwium, egzamin w formie ustnej, egzamin w formie pisemnej

-    laboratorium: sprawdzian, kolokwium

Składowe oceny końcowej = wykład: 50% + laboratorium: 50%

Obciążenie pracą studenta

Studia stacjonarne (90 godz.)

Godziny kontaktowe = 30 godz.

Przygotowanie się do zajęć =10 godz.

Zapoznanie się ze wskazaną literaturą = 10 godz. Przygotowanie raportu/sprawozdania = 10 godz.

Wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego =10 godz. Zajęcia realizowane na odległość = 10 godz.

Przygotowanie się do egzaminu = 10 godz.

Studia niestacjonarne (90 godz.)

Godziny kontaktowe = 18 godz.

Przygotowanie się do zajęć = 12 godz.

Zapoznanie się ze wskazaną literaturą =10 godz. Przygotowanie raportu/sprawozdania = 14 godz.

Wykonanie zadań zleconych przez prowadzącego = 14 godz. Zajęcia realizowane na odległość = 12 godz.

Przygotowanie się do egzaminu = 10 godz.

Literatura podstawowa

1.    Baron B.: Metody numeryczne, Helion, Gliwice, 1995.

2.    Fortuna Z., Macukov B., Wąsowski J.: Metody numeryczne, WNT, Warszawa, 1982.

3.    Klamka J. i inni: Metody numeryczne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Śląskiej, Gliwice, 1998.

4.    Bjoerck A., Dahlguist G.: Metody numeryczne, PWN, Warszawa, 1987.

Sylabus opracował prof. dr hab. Roman Gielerak

Nazwa przedmiotu:

Big Data i analityka biznesowa

11,9-WE-l-BDAB-PK6_S2S

Odpowiedzialni za przedmiot

Nauczyciel akademicki prowadzący wykład

Prowadzący przedmiot

zajęć^3	godzin w sem.	godzin w tyg-	semestr	forma zal.	punkty ects	tryb studiów	typ przedmiotu
wykład	30	2	1	Zaliczenie na ocenę	7	stacjonarne	obowiązkowy
laboratorium	30	2	1	zal. na ocenę			obowiązkowy
wykład	18	2	1	zal. na ocenę	7	niestacjonarne	obowiązkowy
laboratorium	18	2	1	zal. na ocenę			obowiązkowy

Cel przedmiotu

Cele:

-    Zapoznanie studentów z pojęciem analityki biznesowej oraz jej zastosowaniem do analizy dużych zbiorów danych zawartych w mediach społecznościowych, systemach ERP oraz nowoczesnych aplikacjach e-biznesowych.

-    Nauczenie studentów doboru odpowiednich technik analizy danych w zależności od skali rozpatrywanego problemu ora rodzaju przeprowadzanej analizy (w czasie rzeczywistym, w trybie off-line).

-    Nauczenie studentów pracy z wykorzystaniem nowoczesnych platform analitycznych takich jak: SAS, Hadoop oraz ElasticSearch, a w szczególności, nauczenie pracy z technologią MapReduce umożliwiającą skalowalne przetwarzanie dużych zbiorów danych.