KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 205/206 Z-ID-607b Semantyczne bazy danych Semantic Databases A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma i tryb rowadzenia studiów Secjalność Jednostka rowadząca moduł Koordynator modułu Inżynieria danych I stoień Praktyczny Studia stacjonarne Inżynieria zasobów danych Katedra Informatyki i Matematyki Stosowanej Mgr inż. Dariusz Dobrowolski Zatwierdził B. OGÓLNA CHARAKTERYSTYKA PRZEDMIOTU Przynależność do gruy/bloku rzedmiotów Status modułu Język rowadzenia zajęć Usytuowanie modułu w lanie studiów - semestr Usytuowanie realizacji rzedmiotu w roku akademickim Wymagania wstęne Egzamin (TAK/NIE) Liczba unktów ECTS 4 Secjalnościowy Obowiązkowy Polski Semestr VI Semestr letni Bazy danych, Zarządzanie bazami danych SQL, Integracja kororacyjnych zasobów danych, Podstawy modelowania zależności w danych TAK Forma rowadzenia zajęć Liczba godzin w semestrze wykład w ćwiczenia ć laboratorium l rojekt 5 30 inne i
C. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY SPRAWDZANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Cel modułu Zaoznanie z kluczowymi technologiami informatycznymi stosowanymi do składowania, rzetwarzania i analizowania danych z wykorzystaniem modelu sieci semantycznej. Nabycie raktycznych umiejętności w zakresie budowania rostych sieci semantycznych i wykorzystania narzędzi do budowy rozwiązań analitycznych w środowisku semantycznej bazy wiedzy. Symbol efektu K_0 Efekty kształcenia Student ma odstawową wiedzę na temat metod i środowisk rogramistycznych używanych do modelowania wiedzy w systemach semantycznych z użyciem wybranego języka rerezentacji reguł. Rozumie i wyjaśnia różnice omiędzy metodami stosowanymi na różnych oziomach abstrakcji rerezentacji wiedzy oraz ich wzajemne owiązania. Student ma odstawową wiedzę na temat środowisk rogramistycznych używanych do rzetwarzania w systemach semantycznych oraz ozyskiwania wiedzy z użyciem języka zaytań. Student otrafi ozyskiwać informacje z artykułów naukowych, odręczników i oracowań dotyczących technologii semantycznych oraz integrować uzyskane informacje w celu dokonania ich interretacji i oceny, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać oinie. Student otrafi osługiwać się różnymi metodami rerezentacji wiedzy na oziomie abstrakcji danych, metadanych, ontologii i reguł, otrafi dobrać odowiednią metodę do zadanego roblemu. Student otrafi dobrać odowiednie środowisko rogramistyczne do rozwiązania roblemów rerezentacji metadanych, wnioskowania w ontologiach i ozyskiwania wiedzy z systemów semantycznych. Student ma świadomość odowiedzialności za racę własną oraz gotowość odorządkowania się zasadom racy w zesole i onoszenia odowiedzialności za wsólnie realizowane zadania. Forma rowadzenia zajęć w kierunkowych K_W3 K_W0 K_W3 K_U0 K_U6 K_U06 K_U6 K_K04 obszarowych TP_W03 TP_W04 TP_W06 XP_W02 XP_W04 inzp_w02 inzp_w03 TP_W03 TP_W04 TP_W06 TP_W07 XP_W02 XP_W04 inzp_w02 inzp_w03 TP_U0 TP_U03 TP_U06 XP_U07 TP_U02 TP_U05 TP_U09 TP_U3 TP_U6 TP_U9 inzp_u05 inzp_u TP_U02 TP_U05 TP_U08 TP_U09 TP_U3 TP_U6 TP_U9 inzp_u02 inzp_u05 inzp_u07 inzp_u TP_K03 TP_K04 XP_K02 InzP_K02 2
Treści kształcenia. Treści kształcenia w zakresie wykładu Nr wykładu Treści kształcenia Wrowadzenie do technologii sieci semantycznej: motywacja, założenia, cele i metody. 3 kształcenia dla modułu 2 Rerezentacja metadanych, narzędzia (RDF i RDFS, OWL, CNL). 3 Ontologie w sieci semantycznej. 4 5 Wrowadzenie do semantycznych baz danych, rzykłady wykorzystania MongoDB(NoSQL), AllegroGrah i Cassandra. Metody składowania i rzetwarzania wiedzy semantycznej: język zaytań SPARQL. 6 Zarządzanie rzetwarzaniem danych - wykorzystanie narzędzi do budowy rozwiązań analitycznych (język R). 7 Zastosowania technologii semantycznych. 8 Kolokwium zaliczeniowe. 2. Treści kształcenia w zakresie ćwiczeń. 3. Treści kształcenia w zakresie zadań laboratoryjnych. 4. Charakterystyka zadań rojektowych. Nr zajęć Treści kształcenia kształcenia dla modułu Wrowadzenie do technologii semantycznych. Alikacje wykorzystujące technologie semantyczne. 2 Modelowanie informacji z użyciem narzędzi rogramistycznych. Modelowanie wiedzy za omocą ontologii: miejsce i rola ontologii, elementy 3 ontologii, języki ontologii (RDFS, OWL, OWL 2), klasy, instancje, własności, tyy danych. Praca własna rzygotowanie rojektu i oracowanie dokumentacji rojektowej: rojektowanie ontologii, odstawowe konstrukcje (formuły) stosowane w ontologiach, język CNL. 6 Allegrograh, Cassandra: instalacja, konfiguracja i użytkowanie. 4-5 7 8-9 0-3 4-5 Odkrywanie wiedzy w semantycznych bazach danych: nawigacja, wyszukiwanie, odytywanie zasobów; język zaytań SPARQL Praca własna rzygotowanie rojektu i oracowanie dokumentacji rojektowej: odkrywanie wiedzy w wybranej semantycznej bazie danych. Przetwarzanie danych semantycznych, język R i Pentaho w analityce i statystyce danych semantycznych. Projekt alikacji sieci semantycznej: wrowadzenie do rogramowania z użyciem technologii semantycznych, roste rogramy: tworzenie modelu, uzuełnianie wiedzy w modelu, łączenie wiedzy, odytywanie modelu, wnioskowanie łączenie informacji ochodzących z różnych źródeł i formatów, relacyjne bazy danych a dane semantyczne, dobre raktyki rogramowania z użyciem technologii Sieci Semantycznej. Praca własna rzygotowanie rojektu i oracowanie dokumentacji rojektowej alikacji sieci semantycznej do wybranego zagadnienia.
5. Charakterystyka zadań w ramach innych tyów zajęć dydaktycznych. Metody srawdzania efektów kształcenia Symbol efektu K_0 Metody srawdzania efektów kształcenia (sosób srawdzenia, w tym dla umiejętności odwołanie do konkretnych zadań rojektowych, laboratoryjnych, it.) Kolokwium zaliczeniowe w formie testu. Kolokwium zaliczeniowe w formie testu. Zadanie rojektowe do samodzielnego wykonania w gruie, dyskusja na ćwiczeniach rojektowych. Zadanie rojektowe do samodzielnego wykonania w gruie, dyskusja na ćwiczeniach rojektowych. Zadanie rojektowe do samodzielnego wykonania w gruie, dyskusja na ćwiczeniach rojektowych. Zadanie rojektowe do samodzielnego wykonania w gruie, dyskusja na ćwiczeniach rojektowych. Zadanie rojektowe do samodzielnego wykonania w gruie, dyskusja na ćwiczeniach rojektowych. 4
D. NAKŁAD PRACY STUDENTA Bilans unktów ECTS L. Rodzaj aktywności Obciążenie studenta Jednostka. Udział w wykładach 5 h 2. Udział w ćwiczeniach 3. Udział w laboratoriach 4. Udział w zajęciach rojektowych 30 h 5. Udział w konsultacjach (2-3 razy w semestrze) 6. Konsultacje rojektowe 4 h 7. Udział w egzaminie 2 h 8. 9. Liczba godzin realizowanych rzy bezośrednim udziale nauczyciela akademickiego 5 h Liczba unktów ECTS, którą student uzyskuje na zajęciach 0. wymagających bezośredniego udziału nauczyciela akademickiego,9 ECTS ( unkt ECTS=27 godzin obciążenia studenta). Samodzielne studiowanie tematyki wykładów 8 h 2. Samodzielne rzygotowanie się do ćwiczeń 3. Samodzielne rzygotowanie się do kolokwiów 4. Samodzielne rzygotowanie się do laboratoriów 5. Wykonanie srawozdań 6. Przygotowanie do kolokwium końcowego z laboratorium 7. Wykonanie rojektu lub dokumentacji 30 h 8. Przygotowanie do egzaminu 9 h 9. 20. Liczba godzin samodzielnej racy studenta 57 h Liczba unktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach 2. samodzielnej racy 2, ECTS ( unkt ECTS=27 godzin obciążenia studenta) 22. Sumaryczne obciążenie racą studenta 08 h 23. Punkty ECTS za moduł unkt ECTS=27 godzin obciążenia studenta 4 ECTS 24. 25. Nakład racy związany z zajęciami o charakterze raktycznym Suma godzin związanych z zajęciami raktycznymi Liczba unktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze raktycznym unkt ECTS=27 godzin obciążenia studenta E. LITERATURA Wykaz literatury Witryna WWW modułu/rzedmiotu 64 h 2,4 ECTS. Antoniou G., Harmelen van F., A Semantic Web Primer, The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England. 2. Biecek P., Przewodnik o akiecie R, Biecek 2008. 3. Borland B., Pentaho, Analytics for MongoDB, Packt Publishing Ltd. 204. 4. Daconta M. C., Obrst L. J., Smith K. T., The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management, Wiley Publishing, Inc., Indianaolis, Indiana 2003. 5. Gągolewski M., Programowanie w języku R. Analiza danych. Obliczenia. Symulacje, Wydawnictwo Naukowe PWN, 204. 6. Hebeler J., Fisher M., Blace R. Perez-Loez A., Semantic Web Programming Wiley Publishing, Inc. 7. Watson M., Practical Semantic Web and Linked Data Alications, Mark Watson 20. 5