Zdjęcie Bogna  Zacny

dr Bogna Zacny

Bogucicka 3
Bud. A; pok. 202a
40-226 Katowice

Konsultacje

Studia stacjonarne i niestacjonarne
Kontakt mailowy: bogna.zacny@uekat.pl

 

Studia stacjonarne
środa (02., 09., 16.09.2020), 10:00–11:30 - konsultacje odbywają się on-line, za pośrednictwem Google Meet

Studia niestacjonarne
niedziela (06., 13., 20.09.2020), 11:00–12:30- konsultacje odbywają się on-line, za pośrednictwem Google Meet

Zaliczenia

Studia stacjonarne i niestacjonarne
Kontakt mailowy: bogna.zacny@uekat.pl

Egzaminy

Studia stacjonarne i niestacjonarne
Kontakt mailowy: bogna.zacny@uekat.pl

 

 

Dydaktyka (prowadzone przedmioty)

  • Automatyzacja pozyskiwania wiedzy z danych
  • Odkrywanie wiedzy w bazach danych
  • Wizualna analiza danych
  • Systemy Business Intelligence
  • Arkusze kalkulacyjne w biznesie
  • Informatyzacja pracy biurowej
  • Technologia informacyjna Bazy danych

Zajmowane stanowiska

  • Członek Komisji ds. Jakości Kształcenia
  • Kierownik Studiów Podyplomowych

Specjalizacja naukowo-badawcza

  • Inżynieria wiedzy
  • Odkrywanie wiedzy z danych, tekstu, sieci
  • Systemy Business Intelligence

Dodatkowe

Przykładowa tematyka prac:

  • Ontologia dziedzinowa o algorytmach eksploracji danych (DMOP) - teoria i zastosowania
  • Algorytmy rekomendacji – porównanie – budowa aplikacji umożliwiającej porównanie wyników dla wybranych zbiorów danych
  • Algorytmy klasyfikacji – porównanie – budowa aplikacji umożliwiającej porównanie klasyfikatorów dla wybranych zbiorów danych
  • Sieci Bayesowskie – teoria i zastosowania
  • Redukcja wymiaru przestrzeni cech – porównanie – budowa aplikacji umożliwiającej porównanie wyników redukcji dla wybranych zbiorów danych
  • Przygotowanie danych na potrzeby procesu odkrywania wiedzy – budowa aplikacji umożliwiającej automatyzację tego procesu
  • Bazy NoSQL – teoria i zastosowania
  • Analiza porównawcza relacyjnych baz danych i baz danych typu NoSQL w zakresie przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów tekstowych
  • Analiza sieci społecznościowych – teoria i zastosowania
  • Text mining – teoria i zastosowania