II. Karty przedmiotów obieralnych
11. PRZETWARZANIE DANYCH W JĘZYKACH R I PYTHON
Nazwa przedmiotu
w języku polskim Przetwarzanie danych w językach R i Python Nazwa przedmiotu
w języku angielskim Data processing in R and Python A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów
Poziom kształcenia Studia pierwszego stopnia Forma i tryb prowadzenia
studiów Stacjonarne
Kierunek studiów
(dedykowany) Informatyka i Systemy Informacyjne Inne kierunki studiów -
Profil studiów Profil ogólnoakademicki
Specjalność -
Jednostka prowadząca Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Jednostka realizująca Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Koordynator przedmiotu Dr hab. inż. Marek Gągolewski, prof. uczelni
Zakład RC, M.Gagolewski@mini.pw.edu.pl Osoby prowadzące zajęcia Dr hab. inż. Marek Gągolewski, prof. uczelni B. Ogólna charakterystyka przedmiotu
Blok przedmiotów Kierunkowe
Poziom przedmiotu Średniozaawansowany Grupa przedmiotów Obieralne
Status przedmiotu Obieralny Język prowadzenia zajęć Polski Semestr nominalny 6 Minimalny numer semestru 4 Usytuowanie realizacji
w roku akademickim Semestr letni Wymagania wstępne /
przedmioty poprzedzające Znajomość zagadnień programowania strukturalnego i obiektowego oraz algorytmów i struktur danych
Limit liczby studentów Liczba grup: 1 (maks. 24 os./grupę), wykład i laboratoria połączone C. Efekty uczenia się i sposób prowadzenia zajęć
45
Cel przedmiotu Kurs omawia najbardziej przydatne techniki programowania w językach R i Python 3 w pracy inżyniera i analityka danych. W ramach zajęć student uzyskuje praktyczną umiejętność zbierania i przygotowywania danych do analizy, oraz stosowania i implementacji wybranych algorytmów maszynowego uczenia. Uczestnicy mają możliwość dogłębnego poznania technik programowania w tych językach, a także najbardziej popularnych i użytecznych bibliotek. W trakcie zajęć szczególną uwagę poświęca się sposobom przetwarzania i analizy ustrukturyzowanych zbiorów danych (filtrowanie danych, agregacja danych w podgrupach, złączenia).
Efekty uczenia się Patrz TABELA 1.
Formy zajęć i ich wymiar
(semestralny) Wykład 30
Ćwiczenia 0
Laboratorium 30
Projekt 0
Treści kształcenia Wykład:
1. Podstawowe atomowe typy danych w języku R.
2. Działania na wektorach w R. Implementacja wybranych algorytmów maszynowego uczenia przy użyciu tzw. wektoryzacji.
3. Typ podstawowy lista. Funkcje. Atrybuty obiektów. Podstawy programowania obiektowego w stylu S3. Typy złożone w R: macierz, czynnik, ramka danych.
4. Działania na ramkach danych (filtrowanie danych, złączenia, agregacja danych w podgrupach).
5. Instrukcja sterująca i pętle. Testy jednostkowe, profilowanie wydajności kodu.
6. Przetwarzanie napisów przy użyciu wyrażeń regularnych, obiektów typu data i czas oraz plików.
7. Środowiska. Leniwa ewaluacja. Niestandardowa ewaluacja.
Środowiskowy model obliczeń. Dynamiczny a leksykalny zasięg zmiennych. Programowanie obiektowe w stylu S4, RefClasses i R6.
8. Podstawy programowania w języku Python 3. Typy skalarne i sekwencyjne, iteratory.
9. Słowniki, zbiory. Funkcje, instrukcje sterujące.
10. Obliczenia na wektorach, macierzach i innych tablicach (NumPy).
11. Przygotowywanie danych do analizy, praca z ramkami danych (Pandas).
12. Przetwarzanie napisów i plików, serializacja obiektów, dostęp do baz danych SQL. Ekstrakcja danych ze stron WWW, parsowanie plików XML.
13. Cython i Rcpp – tworzenie modułów/pakietów rozszerzających przy użyciu C++.
Laboratorium:
Laboratorium obejmuje praktyczne zastosowanie wiedzy zdobytej na wykładzie oraz rozwój umiejętności jej użycia w problemach analizy danych i algorytmach maszynowego uczenia.
Metody dydaktyczne Wykład:
Wykład informacyjny, problemowy, studium przypadku Laboratorium:
Warsztaty przy użyciu komputera, samodzielne rozwiązywanie zadań, burza mózgów
Metody i kryteria oceniania /
regulamin zaliczenia Na zaliczenie składają się oceny zdobyte za rozwiązania 4 prac domowych o zróżnicowanym stopniu trudności. Do zdobycia maks. 100 p. Ocena końcowa wynika z sumy punktów: ≤50 p. - 2,0; (50,60] – 3,0; (60,70] – 3,5;
(70,80] – 4,0; (80,90] – 4,5; >90 – 5,0.
Szczegółowy regulamin zaliczenia podawany jest na początku semestru.
Metody sprawdzania
efektów uczenia się Patrz TABELA 1.
Egzamin Nie
Literatura i oprogramowanie 1. M. Gągolewski, M. Bartoszuk, A. Cena, Przetwarzanie i analiza danych
46
w języku Python, PWN, Warszawa, 2016
2. M. Gągolewski, Programowanie w języku R. Analiza danych, obliczenia, symulacje, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016 (wyd. II)
3. W. McKinney, Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, O'Reilly Media, 2012
4. W. Richert, L.P. Coelho, Building Machine Learning Systems with Python, Packt Publishing, 2013
5. E. Bressert, SciPy and NumPy, O'Reilly Media, 2012 6. J.M. Chambers., Programming with Data, Springer, 1998
7. J.M. Chambers, Software for Data Analysis. Programming with R, Springer, 2008
8. N.S. Matloff, The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design, No Starch Press, 2011
9. W.N. Venables, B.D. Ripley, S Programming, Springer, 2000 10. H. Wickham, Advanced R, Chapman&Hall/CRC
11. M. Hamstra, Learning Spark, O'Reilly, 2013
12. M. Frampton, Mastering Apache Spark, Packt, 2015 Witryna www przedmiotu http://www.gagolewski.com/teaching/
D. Nakład pracy studenta Liczba punktów ECTS 4 Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się
1. godziny kontaktowe – 60 h; w tym a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na laboratoriach – 30 h 2. praca własna studenta – 60 h; w tym a) zapoznanie z literaturą – 15 h
b) rozwiązywanie prac domowych – 45 h Razem 120 h, co odpowiada 4 pkt. ECTS Liczba punktów ECTS na
zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich
1. obecność na wykładach – 30 h 2. obecność na laboratoriach – 30 h Razem 60 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS Liczba punktów ECTS, którą
student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze
praktycznym
1. obecność na laboratoriach – 30 h 2. rozwiązywanie prac domowych – 45 h Razem 75 h, co odpowiada 3 pkt. ECTS E. Informacje dodatkowe
Uwagi Wykład i laboratoria połączone
TABELA 1. EFEKTY PRZEDMIOTOWE
1. Efekty uczenia się i ich odniesienie do charakterystyk drugiego stopnia Polskiej Ramy Kwalifikacji oraz efektów uczenia się dla kierunków Informatyka i Systemy Informacyjne, Matematyka oraz Inżynieria i Analiza Danych
Efekty uczenia się dla modułu
OPIS EFEKTÓW UCZENIA SIĘ Absolwent studiów I/II stopnia na kierunku Informatyka i Systemy Informacyjne / Matematyka /
Inżynieria i Analiza Danych
Odniesienie do charakterystyk
drugiego stopnia PRK
Odniesienie do efektów uczenia się
dla kierunków WIEDZA
W01 Zna kluczowe języki programowania wykorzystywane
w analizie danych – R i Python I.P6S_WG K_W06
W02 Zna metody filtrowania, czyszczenia, podsumowywania
i łączenia zbiorów danych I.P6S_WG K_W01-,
K_W06- UMIEJĘTNOŚCI
47
U01 Potrafi projektować wydajne metody przetwarzania
i analizy danych I.P6S_UW K_U01,
K_U11, K_U12 U02 Potrafi zaprojektować system wykorzystujący metody
klasyfikacji i regresji I.P6S_UW K_U08+,
K_U02 U03 Dostrzega ograniczenia i słabe strony istniejących
narzędzi informatycznych I.P6S_UU K_U29-
KOMPETENCJE SPOŁECZNE K01 Posiada zdolność do kontynuacji kształcenia oraz
świadomość potrzeby samokształcenia w ramach procesu kształcenia ustawicznego
I.P6S_UU K_K01, K_K02 2. Formy prowadzenia zajęć i sposób weryfikacji efektów uczenia się
Zamierzone
efekty Forma zajęć Sposób weryfikacji
W01, W02, U01, U02, U03, K01
wykład, laboratoria ocena prac domowych
Opis przedmiotu / Course description 12. TEORIA GIER
Kod przedmiotu (USOS) Course code
Nazwa przedmiotu w języku polskim Course title (Polish)
Teoria gier
Nazwa przedmiotu w języku angielskim Course title (English)
Game Theory
A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów / The location of the course in the system of studies Poziom kształcenia
Study programme
Studia pierwszego i drugiego stopnia BSc studies and MSc studies Forma i tryb prowadzenia
studiów Mode of study
Stacjonarne Full-time studies Kierunek studiów
(dedykowany) Field of study
Matematyka Mathematics Kierunek studiów
Field of study
Informatyka, Inżynieria i Analiza Danych Computer Science, Data Science Profil studiów
Study programme profile
Profil ogólnoakademicki General academic profile Specjalność
Specialisation
- Jednostka prowadząca
Unit administering the course
Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Faculty of Mathematics and Information Science Jednostka realizująca
Unit delivering the course
Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Faculty of Mathematics and Information Science Koordynator przedmiotu
Course coordinat
Dr Rafał Górak Osoby prowadzące zajęcia
Course teachers
Dr Rafał Górak
B. Ogólna charakterystyka przedmiotu / General characteristics of the course Blok przedmiotów
Block of the courses
Kierunkowe
48 Poziom przedmiotu
Level of the courses
Zaawansowany / Średniozaawansowany / podstawowy Advanced / intermediate / basic
Grupa przedmiotów Group of the courses
Obieralne Electives Status przedmiotu
Type of the course
Obieralny Elective Język prowadzenia zajęć
Language of instruction
Polski Polish Semester nominalny
Proper semester of study
5 (studia I stopnia), 1, 3 (studia II stopnia) Minimalny numer semestru
Earliest semester of study 3 Usytuowanie realizacji w roku akademickim
Semester in academic year
Semestr zimowy winter semester Wymagania wstępne /
przedmioty poprzedzające Prerequisites
analiza matematyczna, algebra liniowa
Limit liczby studentów Limit of the number of students
Liczba grup: bez ograniczeń Number of groups: no limits
C. Efekty uczenia się i sposób prowadzenia zajęć / Learning outcomes and methods of teaching Cel przedmiotu
Course objective
Cel przedmiotu:
Celem przedmiotu jest przedstawienie studentom podstawowych twierdzeń z zakresu teorii gier i ich zastosowań. Szczególny nacisk będzie położony na samodzielną pracę studentów.
Efekty uczenia się Learning outcomes
Patrz TABELA 1.
Table 1.
Formy zajęć i ich wymiar (semestralny)
Type of classes and hours of instruction per week
Wykład / Lecture 30
Ćwiczenia / Tutorial 30
Laboratorium / Laboratory 0
Projekt / Project classes 0
Treści kształcenia Course content
Wykład i ćwiczenia:
Gry kombinatoryczne bezstronne, twierdzenie Sprague-Grundyego, gry kombinatoryczne stronnicze, konstrukcja gier stronniczych, liczby rzeczywiste jako gry stronnicze, gry w postaci strategicznej, strategie czyste i mieszane, równowaga Nasha, twierdzenie Nasha, gry o sumie zerowej, gry ekstensywne z doskonałą informacją, metoda indukcji wstecznej, gry koalicyjne, wartość Shapley’a.
Metody dydaktyczne Teaching methods
Wykład informacyjny, ćwiczenia Metody i kryteria oceniania /
regulamin zaliczenia Assessment methods and regulations
1. Ocena z ćwiczeń będzie wystawiona na podstawie wykonanych prac domowych. Wybrane zadania domowe będą prezentowane przez studentów w czasie ćwiczeń. Warunkiem zaliczenia ćwiczeń jest wykonanie co najmniej 50% zadań domowych. Szczegółowa punktacja i zasady uzyskania ocen od 2 do 5 będzie przedstawiona na pierwszych zajęciach. W ramach przedmiotu nie są przewidziane żadne kolokwia i kartkówki.
2. Do egzaminu końcowego będzie można przystąpić tylko po uprzednim uzyskaniu oceny pozytywnej z ćwiczeń (patrz punkt 1). Egzamin będzie miał formę ustną. Na miesiąc przed rozpoczęciem sesji egzaminacyjnej przedstawiona zostanie szczegółowa lista zagadnień (twierdzenia, przykłady zastosowań) wymaganych na egzaminie ustnym.
Ocena ostateczna będzie średnią arytmetyczną ocen z ćwiczeń i egzaminu końcowego.
Metody sprawdzania efektów uczenia się
Learning outcomes verification methods
Patrz TABELA 1.
Table 1.
49 Egzamin
Examination
Tak Yes Literatura i oprogramowanie Bibliography and software
1. A.R. Karlin, Y.Peres - Game Theory, Alive, AMS 2017.
2. J. Watson, Strategia. Wprowadzenie do teorii gier, Wolters Kluwer Witryna www przedmiotu
Course homepage
D. Nakład pracy studenta / Student workload Liczba punktów ECTS 4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
1. godziny kontaktowe – 68 h; w tym a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na ćwiczeniach – 30 h c) konsultacje – 5 h
d) obecność na egzaminie – 3 h 2. praca własna studenta – 37 h; w tym a) zapoznanie się z literaturą – 5 h c) rozwiązanie zadań domowych – 15 h g) przygotowanie do egzaminu – 17 h Razem 115 h, co odpowiada X pkt. ECTS Liczba punktów ECTS na
zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1. obecność na wykładach – 30 h 2. obecność na ćwiczeniach – 30 h 5. konsultacje – 5 h
6. obecność na egzaminie – 3 h
Razem 68 h, co odpowiada 3 pkt. ECTS Liczba punktów ECTS, którą
student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
-
E. Informacje dodatkowe / Additional information
Uwagi -
TABELA 1. EFEKTY PRZEDMIOTOWE / TABLE 1. LEARNING OUTCOMES
1. Efekty uczenia się i ich odniesienie do charakterystyk drugiego stopnia Polskiej Ramy Kwalifikacji oraz efektów uczenia się dla kierunków Matematyka Informatyka / Informatyka i Systemy Informacyjne oraz IAD
Efekty uczenia się dla
modułu
OPIS EFEKTÓW UCZENIA SIĘ
Absolwent studiów I/II stopnia na kierunku Matematyka / Informatyka / Informatyka i Systemy Informacyjne / IAD
Odniesienie do charakterystyk
drugiego stopnia PRK
Odniesienie do efektów uczenia się dla
kierunków WIEDZA / KNOWLEDGE
W01 Twierdzenia z zakresu teorii gier
W02 Zastosowania twierdzeń z teorii gier do rozwiązywania problemów praktycznych
UMIEJĘTNOŚCI / SKILLS U01 Umiejętność identyfikacji zagadnień wymagających użycia
twierdzeń z zakresu teorii gier U02 Umiejętność precyzyjnej analizy gier
KOMPETENCJE SPOŁECZNE / SOCIAL COMPETENCE K01 Umiejętność publicznego prezentowania rozumowań i
wyników matematycznych.
K02 Udział w publicznej dyskusji na temat związane z treścią zajęć.
K03 Umiejętność wspólnego rozwiązywania problemów matematycznych.
2. Formy prowadzenia zajęć i sposób weryfikacji efektów uczenia się Types of classes and learning outcomes verification methods
50 Zamierzone efekty
Expected learning outcomes
Forma zajęć Type of classes
Sposób weryfikacji Verification method
W01, W02 Wykład Egzamin
U01, U02 Wykład, ćwiczenia Egzamin, prace domowe
K01, K02, K03
Opis przedmiotu
13. GRY KOMBINATORYCZNE Kod przedmiotu
(USOS) Nazwa przedmiotu w polskim
Gry Kombinatoryczne
Nazwa przedmiotu w angielskim
Combinatorial Games
A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom
kształcenia Studia pierwszego /drugiego(1) stopnia Forma i tryb
prowadzenia studiów
Stacjonarne
Kierunek
studiów Matematyka / Informatyka Profil studiów Profil ogólnoakademicki Specjalność -
Jednostka
prowadząca Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Jednostka
realizująca Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Koordynator
przedmiotu Prof. dr hab. Jarosław Grytczuk
(projekt – Joanna Sokół, Michał Dębski, Krzysztof Węsek) B. Ogólna charakterystyka przedmiotu
Blok
przedmiotów Kierunkowe Grupa
przedmiotów Obieralne Status
przedmiotu Obieralny Język
prowadzenia zajęć
Polski
Semestr 5 (studia I stopnia), 1, 3 (studia II stopnia)
51 nominalny
Usytuowanie realizacji w roku akademickim
Semestr zimowy / letni (1)
Wymagania wstępne/
przedmioty poprzedzające
matematyka dyskretna, algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa
Limit liczby
studentów Liczba grup: 3
Laboratoria – 15 osób /grupa C. Efekty kształcenia i sposób prowadzenia zajęć
Cel przedmiotu Celem przedmiotu jest zaznajomienie słuchaczy z głównymi wynikami kombinatorycznej teorii liczb, począwszy od klasyki (twierdzenie Schura i Van der Waerdena), na najnowszych wynikach i problemach otwartych kończąc.
Efekty
kształcenia Patrz TABELA 1.
Formy zajęć i ich wymiar
(semestralne)
Wykład 30
Ćwiczenia 0
Laboratorium 0
Projekt 15
Treści kształcenia
1. Gry typu „kółko i krzyżyk”.
2. Gry na hipergrafach i kombinatoryczny chaos.
3. Gry Ramseyowskie, kliki w grafach i ciągi arytmetyczne.
4. Twierdzenie Erdosa-Selfridga o potencjałach.
5. Lemat Lokalny Lovasza i jego zastosowania w informatyce.
6. Algorytmiczna wersja lematu lokalnego Lovasza.
7. Rozgrywana wersja lematu lokalnego Lovasza.
8. Gry na grafach, kolorowanie on-line, rozgrywana liczba chromatyczna. 9. Gry komunikacyjne.
10. Testowanie własności, lemat o regularności.
Metody oceny Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest zaliczenie projektu i zdanie egzaminu końcowego.
Metody sprawdzania efektów kształcenia
Patrz TABELA 1.
Egzamin Tak / Nie (1)
Literatura 1. J. Beck, Combinatorial Games, Tic-Tac-Toe Theory, Cambridge University Press, 2008.
2. 2. E. Demaine, R. A. Hearn, Games, Puzzles, and Computation, A. K. Peters, 2009.
3. N. Alon, J. Spencer, The probabilistic method, 4th edition, Wiley, 2016.
Witryna www przedmiotu
D. Nakład pracy studenta
52 Liczba punktów
ECTS 4
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów kształcenia
1. godziny kontaktowe – 55 h; w tym a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na projektach – 15 h c) konsultacje – 10 h
2. praca własna studenta – 55 h; w tym a) przygotowanie do projektów – 30 h b) zapoznanie się z literaturą – 10 h c) przygotowanie do egzaminu – 15 h Razem 110 h, co odpowiada 4 pkt. ECTS Liczba punktów
ECTS na
zajęciach wymagających bezpośredniego udziału
nauczycieli akademickich:
a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na projektach – 15 h c) konsultacje – 10 h
Razem 55 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym
a) obecność na projektach – 15 h b) przygotowanie do projektów – 30 h Razem 45 h, co odpowiada 1 pkt. ECTS
E. Informacje dodatkowe
Uwagi -
Efekty kształcenia
dla modułu Opis efektów kształcenia
Odniesienie do efektów kształcenia dla
obszarów nauk ścisłych ()
Weryfik acja osiągnię efektu cia () WIEDZA
W01
Ma wiedzę w zakresie algebry abstrakcyjnej, w szczególności zna pojęcie i podstawowe własności grupy, pierścienia, ciała, homomorfizmu. Zna podstawowe związki pierścieni i ciał z teorią liczb.
ML-W17 Egzamin
W02
Ma wiedzę w zakresie logiki, teorii mnogości i kombinatoryki. W szczególności: zna pojęcie i podstawowe własności zbioru, relacji równoważności, relacji porządku, grafu, dobrze rozumie rolę i znaczenie dowodu w matematyce.
ML_W15 Egzamin
W03 Ma ogólną wiedzę o aktualnych kierunkach rozwoju
i najnowszych odkryciach w zakresie matematyki. M2_W03 Projekt UMIEJĘTNOŚCI
53 Efekty
kształcenia
dla modułu Opis efektów kształcenia
Odniesienie do efektów kształcenia dla
obszarów nauk ścisłych ()
Weryfik acja osiągnię efektu cia ()
U01
Potrafi dostrzec strukturę grupy, pierścienia, ciała, przestrzeni wektorowej, elementarnych obiektów kombinatorycznych w różnych dziedzinach matematyki, potrafi tworzyć nowe obiekty drogą konstrukcji struktur ilorazowych lub produktów kartezjańskich.
ML_U15 Egzamin
U02 Potrafi określić kierunki dalszego uczenia się oraz
zrealizować proces samokształcenia. M2_U02 Projekt
KOMPETENCJE SPOŁECZNE
K01 Rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie ML_KS01 Egzamin, projekt
K02 Rozumie społeczne aspekty praktycznego stosowania zdobytej wiedzy i umiejętności oraz związaną z tym odpowiedzialność
ML_KS01
M2_K01 Projekt
Opis przedmiotu
14. KOMBINATORYKA NA SŁOWACH
Kod przedmiotu (USOS)
Nazwa przedmiotu w polskim Kombinatoryka na słowach
Nazwa przedmiotu
w angielskim
Combinatorics on Words
A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów
Poziom kształcenia Studia pierwszego drugiegostopnia Forma i tryb prowadzenia
studiów
Stacjonarne
Kierunek studiów Matematyka / Informatyka Profil studiów Profil ogólnoakademicki
Specjalność -
Jednostka prowadząca Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Jednostka realizująca Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Koordynator przedmiotu Prof. dr hab. Jarosław Grytczuk
(projekt – Joanna Sokół, Michał Dębski, Krzysztof Węsek) B. Ogólna charakterystyka przedmiotu
Blok przedmiotów Kierunkowe Grupa przedmiotów Obieralne
54 Status przedmiotu Obieralny
Język prowadzenia zajęć Polski
Semestr nominalny 6 (studia I stopnia), 2, 4 (studia II stopnia) Usytuowanie realizacji w
roku akademickim Semestr letni Wymagania wstępne/
przedmioty poprzedzające matematyka dyskretna, algebra liniowa, rachunek prawdopodobieństwa Limit liczby studentów Liczba grup: 3
Laboratoria – 15 osób /grupa C. Efekty kształcenia i sposób prowadzenia zajęć
Cel przedmiotu Celem przedmiotu jest zaznajomienie słuchaczy z głównymi wynikami kombinatorycznej teorii liczb, począwszy od klasyki (twierdzenie Schura i Van der Waerdena), na najnowszych wynikach i problemach otwartych kończąc.
Efekty kształcenia Patrz TABELA 1.
Formy zajęć i ich wymiar
(semestralne) Wykład 30
Ćwiczenia 0
Laboratorium 0
Projekt 15
Treści kształcenia 1. Ciągi bez repetycji.
2. Ciągi bez nakładek i potęg.
3. Unikanie ogólnych wzorców.
4. Twierdzenie Zimina.
5. Lemat Lokalny Lovasza i jego zastosowania w kombinatoryce na słowach.
6. Algorytmiczna wersja lematu lokalnego Lovasza.
7. Rozgrywana wersja lematu lokalnego Lovasza.
8. Gry Thuego.
10. Twierdzenie Thuego on-line.
Metody oceny Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest zaliczenie projektu i zdanie egzaminu końcowego.
Metody sprawdzania
efektów kształcenia Patrz TABELA 1.
Egzamin Tak
Literatura 1. Lothaire, Combinatorics on Words, Cambridge University Press, 1987.
2. 2. E. Demaine, R. A. Hearn, Games, Puzzles, and Computation, A. K.
Peters, 2009.
3. N. Alon, J. Spencer, The probabilistic method, 4th edition, Wiley, 2016.
Witryna www przedmiotu D. Nakład pracy studenta Liczba punktów ECTS 4
55 Liczba godzin pracy
studenta związanych z osiągnięciem efektów kształcenia
1. godziny kontaktowe – 55 h; w tym a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na projektach – 15 h c) konsultacje – 10 h
2. praca własna studenta – 55 h; w tym a) przygotowanie do projektów – 30 h b) zapoznanie się z literaturą – 10 h c) przygotowanie do egzaminu – 15 h Razem 110 h, co odpowiada 4 pkt. ECTS Liczba punktów ECTS na
zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
a) obecność na wykładach – 30 h b) obecność na projektach – 15 h c) konsultacje – 10 h
Razem 55 h, co odpowiada 2 pkt. ECTS Liczba punktów ECTS, którą
student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym
a) obecność na projektach – 15 h b) przygotowanie do projektów – 30 h Razem 45 h, co odpowiada 1 pkt. ECTS E. Informacje dodatkowe
Uwagi -
Efekty kształcenia
dla modułu Opis efektów kształcenia
Odniesienie do efektów kształcenia dla obszarów nauk
ścisłych ()
Weryfik acja osiągnię
cia efektu () WIEDZA
W01
Ma wiedzę w zakresie algebry abstrakcyjnej, w szczególności zna pojęcie i podstawowe własności grupy, pierścienia, ciała, homomorfizmu. Zna podstawowe związki pierścieni i ciał z teorią liczb.
ML-W17 Egzamin
W02
Ma wiedzę w zakresie logiki, teorii mnogości i kombinatoryki. W szczególności: zna pojęcie i podstawowe własności zbioru, relacji równoważności, relacji porządku, grafu, dobrze rozumie rolę i znaczenie dowodu w matematyce.
ML_W15 Egzamin
W03 Ma ogólną wiedzę o aktualnych kierunkach rozwoju
i najnowszych odkryciach w zakresie matematyki. M2_W03 Projekt UMIEJĘTNOŚCI
U01
Potrafi dostrzec strukturę grupy, pierścienia, ciała, przestrzeni wektorowej, elementarnych obiektów kombinatorycznych w różnych dziedzinach matematyki, potrafi tworzyć nowe obiekty drogą konstrukcji struktur ilorazowych lub produktów kartezjańskich.
ML_U15 Egzamin
U02 Potrafi określić kierunki dalszego uczenia się oraz
zrealizować proces samokształcenia. M2_U02 Projekt
KOMPETENCJE SPOŁECZNE
K01 Rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie ML_KS01 Egzamin, projekt
56 Efekty
kształcenia
dla modułu Opis efektów kształcenia
Odniesienie do efektów kształcenia dla obszarów nauk
ścisłych ()
Weryfik acja osiągnię
efektu cia ()
K02 Rozumie społeczne aspekty praktycznego stosowania zdobytej wiedzy i umiejętności oraz związaną z tym odpowiedzialność
ML_KS01
M2_K01 Projekt
Opis przedmiotu / Course description
15. STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1 Kod przedmiotu (USOS)
Course code 1120-MA000-LSP-0362
Nazwa przedmiotu w języku polskim
Course title (Polish) Statystyka matematyczna 1
Nazwa przedmiotu
w języku angielskim
Course title (English) Mathematical Statistics 1
A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów / The location of the course in the system of studies Poziom kształcenia
Study programme Studia pierwszego stopnia BSc studies / MSc studiem Forma i tryb prowadzenia
studiów Mode of study
Stacjonarne Full-time studiem
Kierunek studiów
(dedykowany) Field of study
Matematyka, Inżynieria i Analiza Danych (przedmiot obowiązkowy)
Kierunek studiów
Field of study Informatyka Profil studiów
Study programme profile Profil ogólnoakademicki General academic profile Specjalność
Specialisation -
Jednostka prowadząca Unit administering the course
Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Faculty of Mathematics and Information Science Jednostka realizująca
Unit delivering the course Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Faculty of Mathematics and Information Science Koordynator przedmiotu
Course coordinat Prof. dr hab. Przemysław Grzegorzewski Osoby prowadzące zajęcia
Course teachers Prof. dr hab. Przemysław Grzegorzewski B. Ogólna charakterystyka przedmiotu / General characteristics of the course Blok przedmiotów
Block of the courses Kierunkowe Poziom przedmiotu
Level of the courses Średniozaawansowany Intermedia te
Grupa przedmiotów
Group of the courses Obieralne Electives Status przedmiotu
Type of the course Obieralny Elective Język prowadzenia zajęć
Language of instruction Polski Polish
57 Semester nominalny
Proper semester of study Minimalny numer semestru Earliest semester of study 6 Usytuowanie realizacji w roku akademickim
Semester in academic year
Semestr letni Summer semester Wymagania wstępne /
przedmioty poprzedzające Prerequisites
Rachunek prawdopodobieństwa
Limit liczby studentów Limit of the number of students
Liczba grup:
Liczba grup: