Konsultacje
Studia stacjonarne i niestacjonarne
konsultacje odbywają się on-line, za pośrednictwem Google Meet (link do spotkania przesłany zostanie po uprzednim zgłoszeniu poprzez mail bogna.zacny@uekat.pl)
Terminy konsultacji (istnieje możliwość spotkania w innym terminie po uprzednim uzgodnieniu poprzez mail):
- każdy poniedziałek, godz. 09:40-11:10
- 06.04.2024 (sob.), godz. 13:20-14:15
- 11.05.2024 (sob.), godz. 12:30-13:20
- 25.05.2024 (sob.), godz. 15:15-16:00
- 08.06.2024 (sob.), godz. 15:15-16:00
Zaliczenia i egzaminy
Studia stacjonarne i niestacjonarne
Kontakt mailowy: bogna.zacny@uekat.pl
Analiza danych jakościowych i Text Mining:
- studia stacjonarne: obrona projektu - kontakt indywidualny
Konwersatorium nowoczesnych technik analitycznych:
- studia stacjonarne: obrona projektu - kontakt indywidualny
Przetwarzanie danych w języku R:
- studia stacjonarne: 23.02.2024, godz. 09:50, s. 124A
- studia niestacjonarne: 24.02.2024, godz. 16:15, s. 4/17@
Technologie Informacyjne:
- studia niestacjonarne: 24.02.2024, godz. 16:15, s. 4/17@
Programowanie w języku Python:
- studia stacjonarne: 23.02.2024, godz. 11:40, s. 124A
Zaawansowane Algorytmy i Złożoność Obliczeniowa:
- studia stacjonarne: 23.02.2024, godz. 09:50, s. 124A
Dydaktyka (prowadzone przedmioty)
- Przetwarzanie danych w języku R
- Programowanie w języku Python
- Wizualizacja danych
- Laboratorium maszynowej analizy danych
- Analiza danych jakościowych i Text Mining
- Zaawansowane algorytmy i złożoność obliczeniowa
- Technologia informacyjna
Zajmowane stanowiska
- Członek Komisji ds. Jakości Kształcenia
Specjalizacja naukowo-badawcza
- Inżynieria wiedzy
- Odkrywanie wiedzy z danych, tekstu, sieci
- Uczenie maszynowe
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
Dołącz do nas