Uniwersytet Warszawski - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Rafinacja Informacji

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2700-M-ZBD-D2RI Kod Erasmus / ISCED: 15.1 / (0321) Dziennikarstwo
Nazwa przedmiotu: Rafinacja Informacji
Jednostka: Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Grupy: BD-DZIENNE II STOPNIA - semestr 2 rok 1
Punkty ECTS i inne: 2.00
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z ideą rafinacji informacji oraz z praktycznymi aplikacjami tej metody.

Pełny opis:

Przedmiot dotyczy informacji cyfrowych i ich gromadzenia. Studenci zapoznają się z identyfikacją dostępnych źródeł informacji w tym informacji indeksowanej sieci. Główna uwaga skierowana będzie

w stronę Big Data i wartość ukrytej w tego rodzaju zasobach. Studenci zapoznają się z rafinacją informacji – metodą pozyskiwania informacji dla nauki, biznesu, polityki, mediów i innych dziedzin. Przedmiot obejmuje również: roboty - zbieranie informacji z sieci, identyfikację sentymentów, modele badanych zjawisk i modele predykcji. W ramach przedmiotu przedstawione zostaną analizy przypadków, a w tym wyniki praktycznych wdrożeń rafinacji informacji oraz praktycznych aspektów rafinacji danych z uwzględnieniem ich oczyszczania, zastosowania wyrażeń regularnych, lematyzacji, wyrażeń określanych jako stoprords.

Przedmiot realizowany w formie wykładów i ćwiczeń.

Literatura:

1. Mayer-Schönberger, Viktor, Kenneth Cukier, Michał Głatki, i MT Biznes. Big data: rewolucja, która zmieni nasze myślenie, pracę i życie. Warszawa: MT Biznes, 2014.

2. Kleppmann, Martin, Tomasz Walczak, i Grupa Wydawnicza Helion. Przetwarzanie danych w dużej skali: niezawodność, skalowalność i łatwość konsekwencji systemów. Gliwice: Helion, 2018.

3. Gogołek, Włodzimierz. Technologie informacyjne mediów. Warszawa: Oficyna Wydawnicza ASPRA-JR, 2006.

4. Friedl, Jeffrey E. F, i Adam Podstawczyński. Wyrażenia regularne. Gliwice: Helion, 2001.

5. Goyvaerts, Jan, i Steven Levithan. Wyraenia regularne receptury: poznaj i wykorzystaj możliwości regexpów w codziennej pracy!, 2010.

6. McKinney, Wes, Konrad Matuk, i Grupa Wydawnicza Helion. Python w analizie danych: przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Gliwice: Helion, 2018.

7. Gągolewski, Marek, Maciej Bartoszuk, Anna Cena, i Wydawnictwo Naukowe PWN. Przetwarzanie i analiza danych w języku Python. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016.

8. Goyvaerts, Jan. "Regular Expression Tutorial - Learn How to Use Regular Expressions". www.regular-expressions.info. [10.09.2019].

Efekty uczenia się:

Po ukończeniu przedmiotu student:

Wiedza

- wie na czym polega rafinacja informacji,

- wie gdzie szukać wartościowych informacji z dziedziny nauki, biznesu, polityki, mediów i innych obszarów działalności człowieka.

- zna metody rafinacji dla danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych,

- zostaje zapoznany z przykładowymi studiami przypadków rafinacji danych,

Umiejętności

- posiada wiedzę niezbędną do przeprowadzenia badań w zakresie rafinacji danych, itd.,

- posiada umiejętność konstruowania wyrażeń regularnych,

- potrafi dobrać właściwe oprogramowanie do rafinacji danych ze stron internetowych i innych źródeł danych,

Inne kompetencje

Student posiada kompetencje w zakresie badania i rafinowania szerokiego spektrum surowych informacji na temat istotnych problemów ludzkich - społecznych, naukowych, politycznych, biznesowych i innych. Przedmiotowe kompetencje mogą być przydatne w badaniach naukowych, zespołach analitycznych, podmiotach biznesowych przetwarzających duże zbiory danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Metody i kryteria oceniania:

Zaliczenie wykładów na ocenę – test

Zaliczenie ćwiczeń – na ocenę - bieżąca ocena pracy studenta.

Ocena końcowa stanowi średnią ważoną:

60% - średnia ocen z części wykładowej i ćwiczeń,

30% - aktywność na zajęciach,

10% - obecność.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/20" (w trakcie)

Okres: 2020-02-17 - 2020-08-02
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Warsztaty, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Wioletta Matosek
Prowadzący grup: Piotr Celiński, Wiesław Cetera, Dariusz Jaruga, Wioletta Matosek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2021-02-18 - 2021-06-13
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Warsztaty, 20 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Wioletta Matosek
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Warsztaty - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.