LITERATURA I TREŚCI PROGRAMOWE STUDIÓW PODYPLOMOWYCH IT W BIZNESIE SPECJALNOŚĆ: EKSPLORACJA, ANALIZA I WIZUALIZACJA DANYCH 1
Forma zaliczenia poszczególnych przedmiotów znajdują się w siatce studiów FIRMA W INTERNECIE(10W/15ĆW) Technologie i narzędzia internetowe wykorzystywane we współczesnych przedsiębiorstwach (realizacja dostępu do Internetu, rodzaje serwisów, portale, biznesowe zasoby Internetu); Handel elektroniczny: pojęcia, modele, uregulowania prawne, bezpieczeństwo informacji biznesowych, bezpieczeństwo i pewność obrotu elektronicznego, podpis elektroniczny; Organizacje w Internecie: banki, realizacja płatności, EDI; Marketing internetowy i jego narzędzia (promocji, pomiaru, badania online) oraz public relations; CRM zarzadzanie relacjami z klientami. Witten I.H., Frank E.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kaufman, 2000. Afuah A., Tucci Ch.: Biznes internetowy strategie i modele. Oficyna Ekonomiczna, Warszawa 2003. Berkley H.: Marketing internetowy w małej firmie. One press, 2009. Collin S.: Marketing w sieci. Felberg SJA, Warszawa 2002. Kaushik A.: Godzina dziennie z Web Analytics. Stwórz dobra strategie e- marketingowa. Helion, One Press, 2009. SYSTEMY INFORMATYCZNE W ORGANIZACJACH (10W/10ĆW) Pojęcie systemu informatycznego zarządzania, Klasyfikacje systemów informatycznych zarządzania, Informatyzacja przedsiębiorstwa, WdraŜanie systemu informatycznego, Cykl Ŝycia systemu informatycznego w przedsiębiorstwie, Wirtualizacja organizacji, Informatyka w zarządzaniu organizacją. Informatyka ekonomiczna. Pod red. E. Niedzielskiej, Wyd. AE we Wrocławiu, Wrocław 2003. Cantor M.: Jak kierować zespołem programistów. Wydawnictwa Naukowo- Techniczne, Warszawa 2004. Kisielnicki J., Sroka H.: Systemy informacyjne biznesu. Informatyka dla zarządzania. Agencja Wydawnicza Placet, Warszawa, 2005. 2
Pańkowska M.: Zarządzanie zasobami informatycznymi. Difin, Warszawa, 2001. BAZY DANYCH I HURTOWNIE DANYCH (10W/20ĆW) Pojęcie bazy danych; Systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych; Podstawy języka SQL; Przetwarzanie transakcji; Elementy programowania baz danych; Realizacja projektu bazy w wybranym środowisku; Istota i właściwości technologii hurtowni danych, architektura; Projektowanie baz danych dla hurtowni w systemach OLAP: schemat gwiazdy, schemat płatka śniegu, tablice faktów i słowniki; Agregacja danych w hurtowniach; Etapy tworzenia hurtowni danych; Wielowymiarowe bazy danych i mechanizmy OLAP. Date C. J.: Wprowadzenie do baz danych, WNT, Warszawa 2000 Beyon-Davis P.: Systemy baz danych, WNT, Warszawa 2003. Ullman J. D., Widom J., Garcia-Molina H.: Systemy baz danych pełny wykład, WNT, Warszawa 2006 Date C.J.: Relacyjne bazy danych dla praktyków, Helion, 2005 Gruber M.: SQL, Helion, 2000 Rodgers U.: Poradnik projektanta baz danych ORACLE, WNT, Warszawa 1996 Gorawski M., Koziatek A.: Data Warehouse, cykl artykułów w Software 1999 Poe V., Klauer P., Brobst S.: Tworzenie hurtowni danych, WNT Warszawa 2000 M. Whitehorn, B. Marklyn: Relacyjne bazy danych. Helion. Gliwice, 2003. Data Warehousing Guide - dokumentacja serwera Oracle 9.2, pozycja A96520-01. The Oracle Data Mart Cookbook - dokumentacja programu Oracle Warehouse Builder. Poe V., Klauer P., Brobst S., Tworzenie hurtowni danych. WNT Warszawa 2000 EKSPLORACJA DANYCH BIZNESOWYCH(10W/20ĆW) Rola i cel eksploracji danych w analizie danych; Eksploracja danych jako część procesu odkrywania wiedzy z danych; Wybrane metody i algorytmy eksploracji danych odkrywanie asocjacji jednopoziomowych, odkrywanie asocjacji uogólnionych (wielopoziomowych), odkrywanie asocjacji ilościowych, metody dyskretyzacji atrybutów ciągłych, korelacja a asocjacje, zbiory przybliŝone, odkrywanie wzorców sekwencji, metody klasyfikacji obiektów, wybrane metody grupowania obiektów (analiza skupień), analiza podobieństw przebiegów czasowych, indeksowanie przebiegów czasowych; Typowe zadania eksploracji danych i ich zastosowania; 3
Oprogramowanie wspomagające eksplorację danych Rapid Miner, WEKA, itp.. Witten I.H., Frank E.: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kaufman, 2000 Hand J., Mannila H., Smyth P.: Pricinciples of Data Mining, MIT Press, 2001 Cichosz P.: Systemy uczące się, WNT, 2000 Han J., Kamber M.: Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufman, 2000 Morzy T.: Odkrywanie asocjacji: Algorytmy i struktury danych, OWN, 2004 David H., Heikki M., Padhraic S.: Eksploracja danych, WNT, Warszawa 2005 Larose D.T.: Odkrywanie wiedzy z danych, Wyd. Nauk. PWN, Warszawa 2006 Koronacki J., Ćwik J.: Statystyczne systemy uczące się, WNT, 2005 Słowiński R. (ed): Intelligent decision support: Handbook of applications and advances of the rough set theory, Kluwer Akademic Publishers, Dordrecht, 1992 Plokowski L, Skowron A. (eds): Rough sets in knowledge discovery, Physica-Verlag, Berlin, 1998. NOWOCZESNE APLIKACJE INTERNETOWE (10W/20ĆW) NTERNETOWE (15/30) Środowisko Visual Studio i.net Framework; Projektowanie formularzy internetowych; Obsługa błędów, walidacja danych; Współpraca aplikacji internetowej z baza danych; Grafika w serwisach internetowych; Ajaksyfikacja aplikacji; Projektowanie zorientowane na usługi; Przegla d innych technologii (Java Web start, Django, PHP, skrypty CGI). Dokumentacja MSDN, kursy ITA w ramach It Academy Microsoft. Matulewski J., Orłowski S.: Technologie ASP.NET i ADO.NET w Visual Web Developer. Helion, 2007. O. Al Zabir: ASP.NET 3.5. Tworzenie portali internetowych w nurcie Web 2.0. Helion, 2008. Graham S., Simeonov S., Boubez T., Davis D., Daniels G., et al.: Java. Usługi WWW. Vademecum profesjonalisty, Helion, ISBN: 83-7197-991-6, 2003 4
ZINTEGROWANE SYSTEMY INFORMATYCZNE I PORTALE KORPORACYJNE (10W/10ĆW) Omówione będą następujące zagadnienia: Istota i moŝliwości rozwiązań informatycznych bazujących na systemach klasy ERP/ERP II/CRM w usprawnianiu procesów zarzadzania; Scenariusze realizacji systemów informatycznych zarzadzania wraz z procedurami wyboru i organizacja prac wdroŝeniowych oraz implikacjami, które wynikają z e-biznesu; Ewolucja systemów informatycznych zarządzania; Struktura zintegrowanego systemu informatycznego (ZSI), cykl Ŝycia systemu informatycznego; Integracja: funkcjonalna, informacyjna, technologiczna; Modele procesowe; Rynek zintegrowanych systemów informatycznych; System SAP; Tendencje rozwojowe ZSI w dobie e-biznesu. Adamczewski P.: Zintegrowane systemy informatyczne w praktyce. Wydawnictwo MIKOM Warszawa 2004. Kisielnicki J.: MIS systemy informatyczne zarzadzania, Wydawnictwo Placet, Warszawa 2008. Komputerowe wspomaganie biznes. Pod red. A. Nowickiego, Wydawnictwo Placet, Warszawa 2006. Dokumentacja Systemu SAP. Bytniewski A. (pod red.): Architektura zintegrowanego systemu informatycznego zarządzania. AE, Wrocław, 2005 (ss. 11-180) SEMINARIUM DYPLOMOWE (20ĆW) Tematyka zaleŝy od tematu konkretnej pracy dyplomowej. Istotną częścią zajęć jest dyskutowanie problematyki i sposobu jej ujęcia w przygotowywanej pracy przez dyplomanta. Literatura jest zaleŝna od konkretnego tematu pracy dyplomowej. STATYSTYCZNE METODY ANALIZY DANYCH (5W/10ĆW) Podstawowe elementy rachunku prawdopodobieństwa; 5
Wprowadzenie do problematyki wnioskowania statystycznego w tym między innymi: populacja, próba losowa, rozkład χ 2, rozkład t Studenta, rozkład średniej z próby, rozkład wariancji z próby, rozkład częstości względnej z próby; Interpretacja poszczególnych parametrów: średniej, mody, mediany wariancji itp. w praktycznej analizie danych; Estymacja statystyczna w tym miedzy innymi: parametr populacji, estymator i ocena estymatora, średni błąd estymator, estymacja punktowa, estymacja przedziałów; Weryfikacja hipotez statystycznych w tym między innymi: test statystyczny, błąd I i II rodzaju, moc testu, obszar krytyczny testu, testy istotności dla średniej, wariancji, wskaźnika struktury, testy zgodności χ 2 Pearsona i λ Kołmogorowa, test Kołmogorowa-Smirnowa. Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K.: Statystyka w zadaniach, Cz.I i II, WNT, Warszawa 2001. Bąk I., Markowicz I., Mojsiewicz M., Wawrzyniak K.: Wzory i tablice statystyczne. Katedra Ekonometrii i Statystyki Uniwersytetu Szczecińskiego. Stowarzyszenie Pomoc i Rozwój, Szczecin 1997. Sobczyk M.: Statystyka. PWN, Warszawa 2002. Kukuła K., Elementy statystyki w zadaniach, PWN, wyd. II, 2003 ANALIZA I INTERPRETACJA DANYCH BIZNESOWYCH (5W/15ĆW) Problem róŝnorodności danych biznesowych; Problem ujednolicania i przekodowywania danych; Przykładowe analizy danych; Znaczenie zrozumienia danych, procesu i otoczenia eksperymentu w przeprowadzeniu analizy danych interpretacji wyników; Częste błędy na co zwracać uwagę, jak sobie z nimi radzić i sposoby na ich uniknięcie; Interpretacja danych po zmianie sposobu reprezentacji i/lub redukcji wymiarów; Wybrane techniki analizy danych wielowymiarowych i ich zastosowanie (zbiory przybliŝone, drzewa decyzyjne, analiza panelowa, technologia OLAP). Rola czytelności przedstawianych wyników w akceptacji rezultatów przeprowadzanej analizy. Dobosz M.: Wspomagana komputerowo statystyczna analiza wyników bada,. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2001. Walesiak M.: Metody klasyfikacji wielowymiarowej, Przegląd. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu nr 686, Wrocław 1994. Wydawnictwo AE Wrocław: Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania, Taksonomia, zeszyty 1-9 Koronacki J., Ćwik J.: Statystyczne systemy uczące się, WNT, 2005 6
Mrózek A., Płonka L.: Analiza danych metodą zbiorów przybliżonych. Zastosowania w ekonomii, medycynie i sterowaniu. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, warszawa, 1999 OPROGRAMOWANIE SPECJALISTYCZNE (10ĆW) Ogólne aplikacje uŝytkowe (Gnumeric, AbiWord, Gnuplot, GIMP, Inkscape); Aplikacje specjalistyczne: Swiss PDB viewer, BioEdit, Cn3D, Chimera, inne aplikacje dostępne na platformie WWW; R-Project i jego moduły - Język R; Języki i moduły specjalistyczne: BioJava, BioPERL, BioPython itp.; Podstawy systemów operacyjnych przypisywanie uprawnień i udostępnianie zasobów w sieci; Przegląd specjalistycznych aplikacji dostępnych w róŝnych systemach operacyjnych. Dokumentacja poszczególnych środowisk: instrukcje, manuale dostępne w sieci Web jako odrębne pliki lub instrukcje na stronach poszczególnych aplikacji przykładowo: SciLab. URL: http://www.scilab.org Gnumeric - The Gnome Office Spreadsheet. URL: http://www.gnome.org/projects/gnumeric GNUPlot & Vi. URL: http://fatcat.ftj.agh.edu.pl/~tomczyk GNUPlot HomePage. URL: http://www.gnuplot.info GNUPlot - not so Frequently Asked Questions. URL: http://t16web.lanl.gov/kawano/gnuplot/index-e.html Komsta Ł.: Wprowadzenie do środowiska R, http://cran.rproject.org/doc/contrib/komsta-wprowadzenie.pdf Walesiak M, Gatnar E.(red.): Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, 2009 R-tutorial [http://www.im.pwr.wroc.pl/~suchwalk/src/r_tutorial.htm] 7