Module also offered within study programmes:
General information:
Annual:
2017/2018
Code:
HUX-1-411-s
Name:
Introduction to IBM SPSS Modeler
Faculty of:
Humanities
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Social Informatics
Semester:
4
Profile of education:
Practical (P)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
Zygmunt Anna (azygmunt@agh.edu.pl)
Academic teachers:
Zygmunt Anna (azygmunt@agh.edu.pl)
Module summary

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Student orientuje się w możliwościach praktycznego zastosowania systemów do eksploracji danych UX1P_K05, UX1P_K03 Essay
Skills
M_U001 Student potrafi przygotować całościowy proces eksploracji danych w IBM SPSS Modeler UX1P_U10 Execution of laboratory classes
M_U002 Student potrafi przeprowadzić samodzielnie analizy i zinterpretować wyniki UX1P_U05 Execution of a project
Knowledge
M_W001 Student zna i rozumie działanie poszczególnych węzłów oferowanych przez system IBM SPSS Modeler UX1P_W01 Execution of laboratory classes
M_W002 Student dysponuje szczegółową wiedzą odnośnie możliwości zastosowania i konfigurowania węzłów oferowanych przez system IBM SPSS Modeler. UX1P_W03 Execution of laboratory classes
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Student orientuje się w możliwościach praktycznego zastosowania systemów do eksploracji danych - - + - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student potrafi przygotować całościowy proces eksploracji danych w IBM SPSS Modeler - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi przeprowadzić samodzielnie analizy i zinterpretować wyniki - - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student zna i rozumie działanie poszczególnych węzłów oferowanych przez system IBM SPSS Modeler - - + - - - - - - - -
M_W002 Student dysponuje szczegółową wiedzą odnośnie możliwości zastosowania i konfigurowania węzłów oferowanych przez system IBM SPSS Modeler. - - + - - - - - - - -
Module content
Laboratory classes:
Wprowadzenie do IBM SPSS Modeler

1 Podstawowa funkcjonalność systemu – Realizacja metodyki CRISP-DM. Proces odkrywania wiedzy w bazach danych jako strumień węzłów. Różne sposoby wczytywania danych do systemu.
2. Zrozumienie danych – Znajdowanie rozkładów danych. Brakujące dane. Węzeł audytu danych.
3. Przygotowanie danych – Węzły do uzupełniania brakujących danych. Obsługa danych skorelowanych. Poprawianie jakości danych. Tworzenie próbek danych.
4. Modelowanie predykcyjne – Przygotowanie danych do klasyfikacji. Drzewa decyzyjne. Sieci neuronowe. SVM
5. Modelowanie – klastrowanie
6. Modelowanie – reguły asocjacyjne
7. Modelowanie – regresja
8. Modelowanie – analiza danych czasowych
9. Modelowanie – wyszukiwanie samotników
10. Analiza tekstu

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 108 h
Module ECTS credits 4 ECTS
Participation in laboratory classes 30 h
Contact hours 2 h
Preparation of a report, presentation, written work, etc. 14 h
Completion of a project 20 h
Preparation for classes 20 h
Realization of independently performed tasks 20 h
Examination or Final test 2 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Aby uzyskać pozytywną ocenę z warsztatów należy:

  • wykonywać ćwiczenia laboratoryjne na zajęciach i zgodnie z wymaganiami przesyłać rozwiązania prowadzącemu
  • wykonać samodzielnie projekt
  • napisać esej na wybrany temat
    Na podstawie ocen cząstkowych wyliczana jest średnia arytmetyczna.
    Ocena końcowa wyliczana jest na podstawie zależności:
    if sr>4.76 then OK:=5.0 else
    if sr>4.26 then OK:=4.5 else
    if sr>3.76 then OK:=4.0 else
    if sr>3.26 then OK:=3.5 else OK:=3
Prerequisites and additional requirements:

Znajomość statystyki i podstawowych metod eksploracji danych.

Recommended literature and teaching resources:
  1. Han J., Kamber M., Pei J., Data mining: concepts and techniques, Morgan Kaufmann, 2011.
  2. Morzy T., Eksploracja danych. Metody i algorytmy”, PWN, 2013.
  3. Larose D. T.: “Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych”, PWN, 2006.
  4. Larose D.T.: “Metody i modele eksploracji danych”, PWN, 2008.
Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:
  1. Analiza otwartych źródeł internetowych z zastosowaniem metodologii sieci społecznych — [Analysis of open Internet sources using social network methodology] / Anna ZYGMUNT, Jarosław KOŹLAK, Edward NAWARECKI // W: Biały wywiad : otwarte źródła informacji – wokół teorii i praktyki / pod red. nauk. Wojciecha Filipkowskiego i Wiesława Mądrzejowskiego. — Warszawa : Wydawnictwo C. H. Beck, 2012. — ISBN: 978-83-255-3425-7. — S. 197–221. — Bibliogr. s. 197–198, Streszcz., Summ.
  2. Identyfikacja wpływowych jednostek w blogosferze — Identifying the influential individuals in blogosphere / Anna ZYGMUNT, Jarosław KOŹLAK, Łukasz Krupczak // Studia Informatica ; ISSN 0208-7286. — Tytuł poprz.: Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej. Seria Informatyka. — 2010 vol. 31 no. 2A, s. 21–34. — Bibliogr. s. 32–33, , Streszcz., Summ.
  3. Predicting community evolution in social networks / Stanisław Saganowski, Bogdan GLIWA, Piotr Bródka, Anna ZYGMUNT, Przemysław Kazienko, Jarosław KOŹLAK // Entropy ; ISSN 1099-4300. — 2015 vol. 17 iss. 5, s. 3053–3096. — Bibliogr. s. 3093–3096, Abstr.
  4. Role identification of social networkers / Anna ZYGMUNT // W: Encyclopedia of social network analysis and mining / eds. Reda Alhajj, Jon Rokne. — New York : Springer, cop. 2014. — ISBN: 978-1-4614-6169-2 ; e-ISBN: 978-1-4614-6170-8. — S. 1598–1606. — Bibliogr. s. 1605–1606

Doświadczenie zawodowe pozaakademickie:
dr Anna Zygmunt współpracowała z firmami Informix oraz IBM

Additional information:

None