SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Business intelligence systems |
Kod przedmiotu | 11.9-WE-INFD-BusIntSys-Er |
Wydział | Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki |
Kierunek | Informatyka |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | Program Erasmus drugiego stopnia |
Semestr rozpoczęcia | semestr zimowy 2020/2021 |
Semestr | 2 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 5 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | angielski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 30 | 2 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Data Warehouses. Data Sources. Data Integration. Review and characteristics of typical data transformation operations. Planning and implementation of data integration processes. Data collection in data warehouses, relational and multidimensional approach. Design and implementation of OLAP cubes. Presentation of analysis results in the form of reports. Programming ETL packages using MS SQL Server Integration Services and creating data cubes using MS SQL Server Analysis Services.
Data mining. Methods for discovering outliers and automatic completion of missing data. Selection of relevant variables. Methods for discovering association rules and sequences. Data clustering using hierarchical and iterative-optimization algorithms. Data Classification. Methods: k-nearest neighbors algorithm, decision trees, naive Bayesian classifier and SVM. Time series analysis using parametric models. Review of IT systems supporting data mining. The use of artificial neural networks for data mining. Practical exercises in data mining using SAS Enterprise Miner software.
Lecture, laboratory exercises.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Lecture – the passing condition is to obtain a positive mark from the final test.
Laboratory – the passing condition is to obtain positive marks from all laboratory exercises to be planned during the semester.
Calculation of the final grade: lecture 50% + laboratory 50%
Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marek Kowal, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 27-04-2020 00:36)