1. SylabUZ
2. Wydział Nauk Inżynieryjno-Technicznych
3. semestr zimowy 2021/2022
4. Informatyka - drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera
5. Systemy inteligencji biznesowej

Wygeneruj PDF dla tej strony

Systemy inteligencji biznesowej - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

• ukształtowanie umiejętności z zakresu projektowania i implementacji hurtowni danych
• zapoznanie studentów z metodami eksploracji danych biznesowych

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

Zakres tematyczny

Hurtownie danych. Źródła danych. Integracja danych. Przegląd i charakterystyka typowych operacji transformacji danych. Planowanie i implementacja procesów integracji danych. Gromadzenie danych w hurtowniach danych, podejście znormalizowane i wielowymiarowe. Projektowanie i implementacja kostek OLAP. Prezentacja wyników analiz w postaci raportów. Programowania pakietów ETL z wykorzystaniem MS SQL Server Integration Services oraz tworzenia kostek danych z wykorzystaniem MS SQL Server Analysis Services.

Eksploracja danych.  Metody odkrywanie danych odstających i automatycznego uzupełniania danych brakujących. Selekcja istotnych zmiennych. Metody odkrywania reguł asocjacji i sekwencji. Klasteryzacja danych z wykorzystaniem algorytmów hierarchicznych i iteracyjno-optymalizacyjnych. Klasyfikacja danych. Omówienie algorytmu k-najbliższych sąsiadów, drzew decyzyjnych, naiwnego klasyfikatora bayesowskiego. Analiza szeregów czasowych z wykorzystaniem modeli parametrycznych. Przegląd systemów informatycznych wspierających eksplorację danych. Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do eksploracji danych. Ćwiczenia praktyczne z eksploracji danych.

Metody kształcenia

Wykład: wykład konwencjonalny
Laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem sprzętu komputerowego

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen z testów przeprowadzonych, co najmniej raz w semestrze.

Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych oraz sprawdzianów przewidzianych w ramach laboratorium.

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

Literatura podstawowa

1. Gospodarek T.: Systemy ERP. Modelowanie, projektowanie, wdrażanie, Helion, Warszawa, 2015.
2. Auksztol J., Balwierz P., Chomuszko M..: SAP. Zrozumieć system ERP, Warszawa, PWN, 2012.
3. Kisielnicki J., Pańkowska M., Sroka H.: Zintegrowane systemy informatyczne. Dobre praktyki wdrożeń, Warszawa, PWN, 2011.
4. Lech P.: Zintegrowane systemy zarządzania ERP/ERP II. Wykorzystanie w biznesie, wdrażanie, Difin, 2008.
5. Morzy T.: Eksploracja Danych, PWN, 2013.
6. Larose D.T.: Modele i metody eksploracji danych, Helion, 2012.
7. Aggarwal C.C.: Data mining, Springer, 2015.
8. Surma J. Business Intelligence. Systemy wspomagania decyzji biznesowych, Warszawa,  PWN, 2010.
9. Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P.: Hurtownie danych. Podstawy organizacji i funkcjonowania., WAiP, 2003.
10. Larose D. T.: Metody i modele eksploracji danych, Warszawa,  PWN, 2008.
11. Pelikant A.: Hurtownie danych. Od przetwarzania analitycznego do raportowania, Helion, 2011.

Literatura uzupełniająca

1. Kimball R., Ross M.: The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition), Wiley, 2002.
2. Todman C: Projektowanie hurtowni danych. Zarządzanie kontaktami z klientami (CRM), WNT, 2003.
3. Januszewski A.: Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania. Tom 1: Zintegrowane systemy transakcyjne, Warszawa, PWN , 2008.
4. Januszewski A.: Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania. Tom 2, Warszawa, PWN, 2011.

 

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Marek Kowal, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 20-04-2021 16:43)