wniosek w sprawie utworzenia nowego ......biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, elektronika,...
TRANSCRIPT
1
załącznik nr 3 do Zarządzenia Rektora PG nr 44/2016 z 29 grudnia 2016 r.
WNIOSEK W SPRAWIE UTWORZENIA NOWEGO MIĘDZYWYDZIAŁOWEGO KIERUNKU STUDIÓW PRZEZ WYDZIAŁY POSIADAJĄCE UPRAWNIENIA DO NADAWANIA STOPNIA
NAUKOWEGO DOKTORA HABILITOWANEGO
I. OGÓLNA CHARAKTERYSTYKA PROWADZONYCH STUDIÓW:
1. NAZWY WYDZIAŁÓW: Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki oraz Wydział Zarządzania i Ekonomii
2. NAZWA KIERUNKU: Inżynieria danych / Data engineering
3. POZIOM KSZTAŁCENIA: studia pierwszego stopnia
4. PROFIL KSZTAŁCENIA: ogólnoakademicki
5. FORMA STUDIÓW: studia stacjonarne
6. RODZAJ UZYSKIWANYCH KWALIFIKACJI: kwalifikacje pierwszego stopnia
7. KONCEPCJA KSZTAŁCENIA:
1) ZWIĄZEK KIERUNKU STUDIÓW Z MISJĄ UCZELNI I STRATEGIĄ JEJ ROZWOJU:
Misją Politechniki Gdańskiej jest: „Zapewnienie wysokiej jakości kształcenia dla potrzeb dynamicznego rozwoju gospodarki i społeczeństwa opartego na wiedzy, prowadzenie badań naukowych na najwyższym, międzynarodowym poziomie w warunkach globalizującego się świata oraz realizowanie przedsięwzięć innowacyjnych wspomagających przemiany cywilizacyjne i wzbogacanie kultury, a w szczególności nauki i techniki (…).”
1
Przygotowany przez wydziały: Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki oraz Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej program studiów na kierunku Inżynieria danych, bezpośrednio wpisuje się w założenia sformułowane w misji Uczelni. Zawarte w planie studiów zagadnienia, są powiązane z badaniami naukowymi prowadzonymi przez pracowników Wydziałów. Odpowiednie sformułowanie treści kształcenia dla poszczególnych przedmiotów oraz wysoki poziom kadry naukowej, gwarantuje możliwość przekazywania studentom najbardziej aktualnych informacji, z zakresu studiowanej dziedziny nauki. Dzięki właściwie skonstruowanemu programowi studiów, absolwenci kierunku Inżynieria danych będą przygotowani do podjęcia zatrudnienia, w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu gospodarczym. Opracowany program studiów, wpisuje się również w zadania strategiczne Uczelni w zakresie kształcenia, poprzez realizację zadania K2, które brzmi następująco: „Wprowadzenie elitarnych kierunków studiów, powiązanych z badaniami, dla najlepszych studentów mogących stać się elitą intelektualną dla rozwoju kraju”
2. Poszerzenie oferty kształcenia studiów o kierunek Inżynieria
danych, przyczyni się także do możliwości wykonania zadania W3 z zakresu współpracy, zdefiniowanego jako: „Budowa partnerstwa strategicznego z jednostkami samorządu terytorialnego, w szczególności z samorządem województwa, oraz z organizacjami pozarządowymi w celu stworzenia konkurencyjnej w wymiarze ponadregionalnym oferty kształcenia i badań dla potrzeb dynamicznego rozwoju gospodarki Pomorza i społeczeństwa opartego na wiedzy”
3. Inżynieria
danych są studiami nowatorskimi, innowacyjnymi, rozwijającymi i rozwojowymi, nastawionymi na
1 Źródło: Strategia Rozwoju Uczelni; http://pg.edu.pl/documents/10607/388514/strategia.pdf.
2 Źródło: Strategia Rozwoju Uczelni; http://pg.edu.pl/documents/10607/388514/strategia.pdf.
3 Źródło: Strategia Rozwoju Uczelni; http://pg.edu.pl/documents/10607/388514/strategia.pdf.
2
zdobycie wiedzy i umiejętności, przygotowujących do dynamicznie zmieniających się potrzeb rynku pracy. Jednocześnie połączenie doświadczeń i wiedzy z dwóch obszarów, tj. informatyki i ekonomii sprawia, że jest to kierunek wieloobszarowy i unikatowy w skali Polski.
2) OBSZAR LUB OBSZARY KSZTAŁCENIA:
Kierunek Inżynieria danych, należy zaliczyć do następujących obszarów kształcenia:
nauki techniczne – 82% punktów ECTS,
nauki społeczne – 18% punktów ECTS.
3) DZIEDZINY NAUKI I DYSCYPLINY NAUKOWE, DO KTÓRYCH ODNOSZĄ SIĘ EFEKTY KSZTAŁCENIA:
Dziedzina Procentowy udział
liczby punktów ECTS Dyscyplina
Procentowy udział liczby punktów ECTS
Nauki techniczne 82% informatyka 82%
Nauki ekonomiczne 18%
ekonomia 2%
nauki o zarządzaniu 12%
finanse 4%
SUMA 100% 100%
4) TYTUŁ ZAWODOWY UZYSKIWANY PRZEZ ABSOLWENTA:
Absolwenci kierunku Inżynieria danych będą otrzymywali tytuł inżyniera.
5) CELE KSZTAŁCENIA:
Głównym celem kształcenia na kierunku Inżynieria danych jest przekazanie studentom podstawowej wiedzy w zakresie poszukiwania, pobierania, gromadzenia dużej ilości danych pochodzących z różnych źródeł, a następnie ich przetwarzania i analizowania dla celów podejmowania decyzji gospodarczych. Studenci nabędą wiedzą teoretyczną oraz umiejętności wykorzystania odpowiednich narzędzi informatycznych do przeprowadzania analiz z wykorzystaniem dużych wolumenów danych, w szczególności w obszarze biznesowym. Interdyscyplinarność tego kierunku przyczyni się do tego, że studenci oprócz znajomości programów i algorytmów komputerowych nabędą wiedzę z zakresu matematyki, statystyki oraz ekonomii.
Szczegółowe cele kształcenia na kierunku Inżynieria danych, to:
dostarczyć podstawowej wiedzy w zakresie:
o nauk technicznych, ze szczególnym uwzględnieniem informatyki oraz jej praktycznych zastosowań,
o szeroko rozumianych nauk ekonomicznych, w tym również: finansów i zarządzania
o nauk społecznych, między innymi poprzez zajęcia z przedmiotów „logika i teoria poznania” oraz „komunikacja i negocjacje w zespołach,
o matematyki i statystyki.
rozwinąć podstawowe umiejętności w zakresie:
3
o wykorzystywania narzędzi obliczeniowych stosowanych w statystyce,
o analizowania i interpretowania danych ekonomicznych,
o podejmowania decyzji gospodarczych,
o porozumiewania się w języku obcym,
o różnorodnych metod prezentacji i wizualizacji danych ekonomicznych.
wykształcić kompetencje społeczne w zakresie:
o umiejętności pracy w zespole,
o przedsiębiorczych postaw i zachowań,
o poszanowania pracy innych oraz przestrzegania praw autorskich,
o chęci pogłębiania własnej wiedzy i uczenia się przez całe życie.
6) SYLWETKA ABSOLWENTA:
Absolwent kierunku Inżynieria danych jest przygotowany do uczestniczenia w przedsięwzięciach interdyscyplinarnych, związanych z projektowaniem narzędzi informatycznych usprawniających procesy zbierania i przetwarzania informacji, w szczególności dla potrzeb podejmowania decyzji biznesowych. Dysponuje wiedzą z wielu obszarów, a w szczególności z zakresu: matematyki, statystyki, ekonomii, informatyki i zarazem posiada umiejętności analitycznego myślenia. Ponadto posiada predyspozycje do komunikacji pomiędzy osobami zajmującymi się projektowaniem narzędzi IT a kadrą kierowniczą przedsiębiorstwa. Umie przedstawić wyniki prac oraz propozycje osobom zarządzającym i/lub pracownikom działów IT w sposób jasny i zrozumiały za pomocą odpowiednich raportów lub wizualizacji.
Absolwent studiów I stopnia jest przygotowany do podjęcia studiów II stopnia.
7) PRZEWIDYWANY NABÓR STUDENTÓW W CZASIE PIERWSZEJ REKRUTACJI:
W czasie pierwszej rekrutacji planowane jest przyjęcie 65 studentów, w tym co najmniej 10 obcokrajowców.
8) ZASADY REKRUTACJI KANDYDATÓW:
Rekrutacja kandydatów na studia na kierunku Inżynieria danych będzie miała miejsce na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej; w czasie pierwszego naboru, będzie odbywała się zgodnie z zasadami określonymi w Uchwale Senatu PG nr 369/2016/XXIII z 18 maja 2016 r.
Przedmiotem głównym, który będzie stanowił podstawowe kryterium kwalifikacji dla kierunku Inżynieria danych jest matematyka albo fizyka i astronomia albo fizyka albo informatyka.
Ponadto brane są pod uwagę język polski i język obcy nowożytny.
II. UZASADNIENIE UTWORZENIA STUDIÓW:
Utworzenie studiów na kierunku Inżynieria danych na wydziałach: Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki oraz Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej, podyktowane jest chęcią przygotowania oferty kształcenia, która będzie w szczególności odpowiedzią na oczekiwania absolwentów szkół ponadgimnazjalnych oraz pracodawców regionu Pomorza. Ponadto według różnego rodzaju prognoz zapotrzebowanie na analityków danych będzie wzrastać zarówno w kraju jak i zagranicą
4. Jest to obecnie
jeden z najbardziej poszukiwanych zawodów przez pracodawców i zarazem jest określany mianem „zawodu przyszłości”.
4 http://www.benchmark.pl/aktualnosci/big-data-zatrudnienie-specjalistow-data-scientists-2016.html
4
W czasach charakteryzujących się dużą złożonością zjawisk wymagana jest od pracowników IT nie tylko znajomość narzędzi informatycznych ale także umiejętność ich wykorzystania w konkretnym obszarze. Analiza danych największe zastosowanie znalazła w biznesie, m.in. w: bankowości, finansach i marketingu. Dlatego też połączenie wiedzy z zakresu informatyki, matematyki, statystyki i ekonomii jest czynnikiem tworzącym dodatkową wartość i zarazem pożądanym przez pracodawców.
Program studiów przygotowany przez wydziały Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki oraz Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej, wyróżnia się dużą liczbą zajęć o charakterze praktycznym, a nie wyłącznie teoretycznym. Dzięki temu, po ukończeniu studiów, absolwent Politechniki Gdańskiej, będzie znacznie lepiej przygotowany do spełnienia wysokich oczekiwań stawianych mu przez pracodawców. Zdobywanie konkretnych umiejętności oraz kompetencji w czasie trwania studiów oraz podczas odbywania praktyk, pozwala studentom lepiej zrozumieć procesy zachodzące w gospodarce, a następnie brać czynny udział kreowaniu otoczenia gospodarczego.
Utworzenie kierunku Inżynieria danych na wydziałach: Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki oraz Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej, umożliwi pełniejsze wykorzystanie potencjału kadry naukowej, prowadzącej badania w dziedzinie ekonomii i informatyki, a także przyczyni się do zacieśnienia współpracy i realizowania wspólnych projektów badawczych pomiędzy pracownikami tych wydziałów. Pracownicy obydwu jednostek nieustannie poszerzają swoją wiedzę poprzez udział w konferencjach oraz współpracę z różnymi podmiotami otoczenia gospodarczego. Takie działania sprawiają, że są oni czynnymi uczestnikami najważniejszych wydarzeń, a swoje doświadczenia mogą na bieżąco przekazywać studentom. Dzięki temu absolwent kierunku Inżynieria danych będzie posiadał praktyczne umiejętności oraz najbardziej aktualną wiedzę, z zakresu studiowanego kierunku.
III. KATEGORIA NAUKOWA POSIADANA PRZEZ WYDZIAŁY:
Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej posiada uprawnienia do nadawania stopnia naukowego doktora habilitowanego nauk technicznych w następujących dyscyplinach: biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, elektronika, informatyka oraz telekomunikacja. Ponadto posiada prawa do nadawania stopnia doktora nauk technicznych w wyżej wymienionych dyscyplinach oraz w dyscyplinie automatyka i robotyka. W wyniku przeprowadzonej oceny parametrycznej za lata 2009-2012 Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej uzyskał kategorię A, przyznaną przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.
Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej posiada uprawnienia do nadawania stopnia naukowego doktora w dziedzinie nauk ekonomicznych, w dyscyplinach ekonomia i nauki o zarządzaniu, a także prawa do nadawania stopnia naukowego doktora habilitowanego w dziedzinie nauk ekonomicznych, w dyscyplinach ekonomia i nauki o zarządzaniu. W wyniku przeprowadzonej oceny parametrycznej za lata 2009-2012 Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej uzyskał kategorię B, przyznaną przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego.
IV. OPIS PROWADZONYCH BADAŃ NAUKOWYCH W DZIEDZINIE NAUKI ZWIĄZANEJ Z KIERUNKIEM STUDIÓW – w przypadku studiów o profilu ogólnoakademickim:
Pracownicy naukowi Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej prowadzą badania naukowe w dziedzinie nauk technicznych m.in. w obszarach informatyki, telekomunikacji, inżynierii biomedycznej, elektroniki, automatyki i robotyki.
Szeroki wachlarz badań naukowych w dziedzinie nauk technicznych sprzyja współpracy z przemysłem i pozwala ukierunkować badania na praktyczne potrzeby odbiorców ich wyników i stwarza pole do interesujących interdyscyplinarnych projektów.
Problematyka prowadzonych badań w zakresie związanym bezpośrednio z proponowanym kierunkiem studiów obejmuje między innymi:
zarzadzanie wiedzą ontologiczną,
analitykę biznesową,
5
eksplorację danych,
uczenie maszynowe,
przetwarzanie danych wielkoskalowych,
przetwarzanie równoległe i rozproszone.
Pracownicy naukowi Wydziału Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej prowadzą badania naukowe w następujących obszarach wiedzy:
nauki społeczne,
nauki techniczne,
nauki humanistyczne.
Polityka kadrowa zmierza do harmonijnego rozwoju w każdym z tych obszarów, jednak uwzględniając posiadane uprawnienia akademickie, szczególna uwaga jest poświęcana naukom społecznym, w tym dziedzinie nauk ekonomicznych i dyscyplinom:
ekonomia,
nauki o zarządzaniu,
Problematyka prowadzonych badań to między innymi:
ekonomiczno-społeczne problemy współczesnych gospodarek,
metody modelowania procesów zarządzania,
zarządzanie organizacją w przyszłości,
nowoczesne metody wspomagania procesów zarządzania,
modelowanie zmian w systemach gospodarczych,
uwarunkowania prawne, społeczne i ekonomiczne rozwoju przedsiębiorczości we współczesnej gospodarce.
Nauczyciele akademiccy mają możliwość udziału w wielu konferencjach naukowych, zarówno krajowych jak i zagranicznych. Rozwojowi naukowemu kadry służą też realizowane projekty badawcze, w ramach których pracownicy korzystają z wyjazdów naukowych, również do krajów poza Europą. Rozwój współpracy krajowej oraz międzynarodowej, głównie poprzez udział w konferencjach, stwarza możliwość konfrontowania własnych doświadczeń w zakresie dydaktyki oraz rozwiązań organizacyjnych.
1. INFORMACJA NA TEMAT ZAPEWNIENIA STUDENTOM PRZYGOTOWANIA DO PROWADZENIA BADAŃ – studia pierwszego stopnia:
Sposób kształcenia studentów na wydziałach Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki oraz Zarządzania i Ekonomii sprzyja przygotowaniu studentów do pracy badawczej. W ramach laboratoriów i warsztatów studenci mają okazję zapoznać się z zasadami prowadzenia badań naukowych od strony praktycznej. Na wydziale prowadzonych jest wiele projektów we współpracy z przemysłem, w których uczestniczą studenci.
Wydziały dają studentom wiele możliwości samoorganizowania się grup studenckich, w tym w ramach kół naukowych, które pozwalają rozwijać własne zainteresowania naukowe, a które objęte są opieką wydziału polegającą między innymi na zapewnieniu pomocy pracowników naukowych.
Sam proces organizacji studiów również przygotowuje do udziału w przedsięwzięciach naukowych, przykładem jest tutaj projekt inżynierski, który często dotyczy zagadnień na styku nauki i biznesu, a który prowadzony jest grupowo, pod opieką promotora. Ponadto tematy projektów inżynierskich mogą być ustalane we współpracy ze studentami, pozwalając im rozwijać swoje zainteresowania, a wszelkie inicjatywy związane z publikacją wyników naukowych mogą uzyskać wsparcie finansowe wydziału.
Planuje się, że około 5% studentów kierunku Inżynieria danych, będzie brało udział w badaniach.
6
V. OPIS KOMPETENCJI OCZEKIWANYCH OD KANDYDATA UBIEGAJĄCEGO SIĘ O PRZYJĘCIE NA STUDIA:
Kandydat ubiegający się o przyjęcie na studia I stopnia na kierunku Inżynieria danych, powinien posiadać dobrze rozwinięte umiejętności logicznego i analitycznego myślenia wsparte umiejętnościami miękkimi pozwalającymi na wykorzystanie wiedzy w warunkach pracy zespołowej i na rzecz określonych organizacji. Predyspozycje kandydata oceniane są w oparciu o wyniki egzaminu maturalnego kandydata z określonych w punkcie I 8) przedmiotów. Ważna jest znajomość języka obcego, która będzie rozwijana w czasie studiów, zarówno w ujęciu technicznym, jak i biznesowym. Istotnym czynnikiem są zainteresowania techniczne kandydata, a także orientacja w zakresie mechanizmów działania procesów społecznych i gospodarczych, uzyskana podczas nauki w szkole ponadgimnazjalnej na takich przedmiotach, jak: matematyka, informatyka, fizyka, wiedza o społeczeństwie oraz przedsiębiorczość (lub innych pokrewnych). Kandydata ubiegającego się o przyjęcie na studia, powinna także cechować świadomość ważności procesu uczenia się przez całe życie, w którym studia są naturalnym kolejnym etapem nauki, po zakończeniu edukacji w szkole ponadgimnazjalnej.
VI. EFEKTY KSZTAŁCENIA:
Symbol* WIEDZA Odniesienie do
charakterystyk poziomów PRK
Obszar kształcenia** Osoba posiadająca kwalifikacje pierwszego
stopnia:
K6_W01
ma podstawową wiedzę z zakresu matematyki, obejmującą analizę matematyczną, algebrę, geometrię, probabilistykę, statystykę i metody numeryczne, niezbędną do formułowania i rozwiązywania prostych zagadnień z zakresu informatyki.
P6S_WG T
K6_W02
zna i rozumie standardy zarządzania sieciami, architektury, technologie i usługi sieci telekomunikacyjnych. zna główne protokoły sieci pakietowych, rozumie działanie sieci lokalnych oraz zasady łączenia sieci.
P6S_WG T
K6_W03
zna aplikacje systemów geoinformacyjnych, formaty danych przestrzennych, metody tworzenia i analizy map cyfrowych, architekturę i usługi systemów nawigacji satelitarnej.
P6S_WG T
K6_W04
zna architektury komputerów, procesy systemu operacyjnego, systemy plików, programy do przetwarzania tekstu, zasady zarządzania dyskami i pamięcią ram. zna problemy współdzielenia stanu, prezentacji i transformacji informacji w systemie rozproszonym, technologie hipermediów i związanych z nimi usług, architektury interaktywnej symulacji rozproszonej oraz metody interakcji agentów.
P6S_WG T
K6_W05
zna i rozumie modele programowania i ewolucję związanych z nimi języków. zna metody analizowania i projektowania systemów informatycznych i wykorzystywane w nich języki modelowania, a także podstawowe platformy programowania obiektowego.
P6S_WG T
7
K6_W06
zna kryteria i koncepcje sztucznej inteligencji, rozumie działanie algorytmów obliczeń inteligentnych, pojęcia logiki opisowej, algorytmy optymalizacji kombinatorycznej, metody konstrukcji, analizy i oceny algorytmów, w tym dyskretnych oraz zagadnienia rozstrzygania konfliktów w podejmowaniu decyzji niealgorytmicznych.
P6S_WG T
K6_W07
zna metody informatycznego przetwarzania, przechowywania, ekstrakcji danych zapisanych w różnych modelach w tym: relacyjnym, grafowym i dokumentowym.
P6S_WG T
K6_W08 zna modele i strukturę procesu eksploracji danych i ich wielowymiarowe analizy oraz potrafi ocenić wyniki takich analiz.
P6S_WG T
K6_W09 ma podstawową wiedzę o charakterze nauk ekonomicznych i sposobach jego opisu z wykorzystaniem narzędzi informatycznych.
P6S_WG S
K6_W10
ma podstawową wiedzę o podmiotach funkcjonujących w gospodarce i relacjach jakie między nimi zachodzą. zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów.
P6S_WG S, T
K6_W11
ma wiedzę dotyczącą roli człowieka w strukturach społecznych oraz wpływu podejmowanych przez niego decyzji na sytuację ekonomiczną podmiotów gospodarczych.
P6S_WG S
K6_W12
zna sposoby i narzędzia pozyskiwania, gromadzenia i przetwarzania danych, w celu podejmowania decyzji biznesowych z wykorzystaniem systemów informatycznych oraz technologii inżynierskich.
P6S_WG S
K6_W13 zna normy prawne i reguły etyczne oraz poznawcze warunkujące funkcjonowanie struktur społecznych.
P6S_WG/K S
K6_W14 zna metody ilościowe pozwalające na analizę procesów społeczno-gospodarczych.
P6S_WG S
K6_W15 zna podstawowe pojęcia i zasady dotyczące ochrony własności przemysłowej oraz prawa autorskiego.
P6S_WK S, T
K6_W16
zna atrybuty jakości danych w systemach informatycznych oraz zasady zarządzania i używania danych zapewniające poziom jakości danych wymagany dla danych zastosowań.
P6S_WG T
K6_W17
ma podstawową wiedzę z zakresu fizyki, obejmującą podstawowe prawa mechaniki, optyki geometrycznej, optyki falowej, fizyki jądrowej i kwantowej oraz podstawowe założenia i wnioski szczególnej teorii względności.
P6S_WG T
8
K6_W81
posiada znajomość struktur gramatycznych oraz obszarów leksykalnych niezbędnych do porozumiewania się w języku obcym w zakresie języka ogólnego oraz specjalistycznego związanego z kierunkiem studiów
P6U_W S, T
K6_W91
ma podstawową wiedzę z zakresu kultury fizycznej, anatomii i fizjologii oraz uznaje aktywność fizyczną, jako składnik szeroko rozumianej kultury
P6U_W S, T
* symbol efektu kierunkowego oznaczony zgodnie z § 3 p. 2 niniejszego zarządzenia
**symbole obszarów kształcenia: A – obszar kształcenia w zakresie sztuki; H – obszar kształcenia w zakresie nauk
humanistycznych; M – obszar kształcenia w zakresie nauk medycznych, nauk o zdrowiu oraz nauk o kulturze
fizycznej; P - obszar kształcenia w zakresie nauk przyrodniczych; S – obszar kształcenia w zakresie nauk
społecznych; R – obszar kształcenia w zakresie nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych; T - obszar kształcenia w
zakresie nauk technicznych; X - obszar kształcenia w zakresie nauk ścisłych
Symbol* UMIEJĘTNOŚCI Odniesienie do
charakterystyk poziomów PRK
Obszar kształcenia** Osoba posiadająca kwalifikacje pierwszego
stopnia:
K6_U01
programuje w językach programowania proceduralnego, obiektowego, funkcjonalnego i w logice, koduje programy na poziomie instrukcji procesora, uruchamia i testuje programy.
P6S_UW T
K6_U02
projektuje, analizuje poprawność i tworzy specyfikację funkcjonalną systemów informatycznych, dobierając odpowiednie środki, tworzy modele jakości, przygotowuje i ocenia ich dokumentację projektową.
P6S_UW T
K6_U03
analizuje problemy i tworzy właściwe modele, struktury danych oraz algorytmy (w tym heurystyczne i numeryczne), ocenia ich złożoność obliczeniową, szacuje błędy otrzymanych rozwiązań.
P6S_UW T
K6_U04
wykonuje pomiary wielkości fizycznych i szacuje ich niepewność, rozwiązuje zadania z mechaniki, termodynamiki, fal, optyki i elektryczności.
P6S_UW T
K6_U05
stosuje rachunek macierzowy w teorii układów równań liniowych, posługuje się rachunkiem różniczkowym, całkowym i wektorowym, wykonuje operacje na liczbach zespolonych i wyznacza pierwiastki wielomianu.
P6S_UW T
K6_U06
samodzielnie rozwiązuje złożone zadanie inżynierskie z wykorzystaniem literatury, materiałów i urządzeń, wykonuje obszerną dokumentację opracowanego rozwiązania używając właściwych technik opisu.
P6S_UW T
K6_U07 potrafi opisywać i interpretować podstawowe pojęcia i zjawiska ekonomiczne.
P6S_UW S
K6_U08
potrafi pozyskiwać i wykorzystywać podstawową wiedzę teoretyczną z zakresu nauk ekonomicznych do analizowania procesów gospodarczych.
P6S_UW S
9
K6_U09
potrafi identyfikować i analizować przyczyny i przebieg konkretnych procesów i zjawisk gospodarczych oraz dokonać ich krytycznej analizy.
P6S_UW S
K6_U10
prawidłowo posługuje się normami prawnymi, oraz regułami etycznymi i poznawczymi w rozwiązywaniu konkretnych problemów społeczno-gospodarczych.
P6S_UW S
K6_U11 posiada umiejętność zastosowania narzędzi matematyczno-informatycznych w ekonomii.
P6S_UW S
K6_U12 posiada podstawowe umiejętności zastosowania narzędzi analitycznych w interpretowaniu procesów finansowych.
P6S_UW S
K6_U13 posiada umiejętność tworzenia, samodzielnie i zespołowo opracowań i analiz właściwych dla kierunku inżynieria danych.
P6S_UW S
K6_U14 potrafi zastosować wiedzę z zakresu nauk humanistycznych lub społecznych do rozwiązywania problemów.
P6S_UW S
K6_U81
posiada umiejętności poprawnej komunikacji w sytuacjach życia codziennego oraz w środowisku akademickim i zawodowym
P6U_U P6S_UK
S, T
K6_U82
potrafi pozyskiwać i przetwarzać informacje w języku obcym dotyczące kierunku studiów oraz środowiska akademickiego
P6U_U P6S_UK
S, T
K6_U91
posiada umiejętności ruchowe pozwalające na włączenie się w prozdrowotny styl życia z wyborem aktywności w zależności od wieku i wykonywanego zawodu oraz kształtowania postaw sprzyjających aktywności fizycznej
P6U_U S, T
* symbol efektu kierunkowego oznaczony zgodnie z § 3 p. 2 niniejszego zarządzenia
**symbole obszarów kształcenia: A – obszar kształcenia w zakresie sztuki; H – obszar kształcenia w zakresie nauk
humanistycznych; M – obszar kształcenia w zakresie nauk medycznych, nauk o zdrowiu oraz nauk o kulturze
fizycznej; P - obszar kształcenia w zakresie nauk przyrodniczych; S – obszar kształcenia w zakresie nauk
społecznych; R – obszar kształcenia w zakresie nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych; T - obszar kształcenia w
zakresie nauk technicznych; X - obszar kształcenia w zakresie nauk ścisłych
Symbol*
KOMPETENCJE SPOŁECZNE Odniesienie do charakterystyk poziomów PRK
Obszar kształcenia** Osoba posiadająca kwalifikacje pierwszego
stopnia:
K6_K01
ma świadomość szybko zmieniających się trendów i wynikającej z tego potrzeby dokształcania i samodoskonalenia w zakresie wykonywanego zawodu inżyniera posiadającego umiejętności informatyczne i ekonomiczno-finansowe.
P6S_KK S, T
K6_K02
ma świadomość społecznej roli absolwenta uczelni technicznej, podejmuje refleksję na temat etycznych, naukowych i społecznych aspektów związanych z wykonywaną pracą, rozumie potrzebę uczestnictwa w projektach społecznych oraz przestrzega przepisów prawa autorskiego uwzględniając aspekty ekonomiczne, prawne i techniczne.
P6S_KO
P6S_KR S, T
10
K6_K03 umie współpracować lub pracować w zespole projektowym i przyjmować funkcje kierownicze lub wykonawcze.
P6S_KR S, T
K6_K04 ponosi odpowiedzialności za wspólnie realizowane zadania.
P6S_KO S, T
K6_K05 rozumie potrzebę samodoskonalenia poprzez systematyczne pozyskiwanie wiedzy i umiejętności.
P6S_KK S, T
K6_K06 myśli i działa w sposób przedsiębiorczy. P6S_KO S, T
K6_K81 potrafi podjąć współpracę w studenckim zespole międzynarodowym
P6U_K S, T
K6_K82 posiada przygotowanie do uczestniczenia w wykładach, seminariach, laboratoriach prowadzonych w języku obcym
P6U_K S, T
K6_K91
dokonuje analizy poziomu własnej sprawności fizycznej i układa plan treningowy umożliwiający mu poprawę sprawności ruchowej w różnych jej aspektach, zapewniający możliwość wykonywania zadań właściwych dla działalności zawodowej związanej z kierunkiem studiów oraz uzyskania psychicznego odprężenia
P6U_K S, T
* symbol efektu kierunkowego oznaczony zgodnie z § 3 p. 2 niniejszego zarządzenia
**symbole obszarów kształcenia: A – obszar kształcenia w zakresie sztuki; H – obszar kształcenia w zakresie nauk
humanistycznych; M – obszar kształcenia w zakresie nauk medycznych, nauk o zdrowiu oraz nauk o kulturze
fizycznej; P - obszar kształcenia w zakresie nauk przyrodniczych; S – obszar kształcenia w zakresie nauk
społecznych; R – obszar kształcenia w zakresie nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych; T - obszar kształcenia w
zakresie nauk technicznych; X - obszar kształcenia w zakresie nauk ścisłych
1. ANALIZA ZGODNOŚCI ZAKŁADANYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Z POTRZEBAMI RYNKU PRACY:
Efekty kształcenia, na kierunku Inżynieria danych, odpowiadają potrzebom rynku pracy. Zostały sformułowane w taki sposób, że poruszają aktualne na rynku zagadnienia, dotyczące wykorzystania narzędzi z obszaru inżynierii danych do podejmowania decyzji biznesowych. Poza tym odpowiadają trendom międzynarodowym, z których wynika rosnące zapotrzebowanie na analityków danych posiadających szerokie kompetencje. Taki dobór efektów jest uzasadniony także z tego względu, że współczesna gospodarka potrzebuje pracowników IT posiadających umiejętności i wiedzę z innych obszarów, ze szczególnym uwzględnieniem ekonomii.
2. SPOSOBY WERYFIKACJI I OCENY OSIĄGANYCH PRZEZ STUDENTA ZAKŁADANYCH EFEKTÓW KSZTAŁCENIA:
Określone w matrycy efektów kształcenia oraz kartach przedmiotów.
VII. PROGRAM STUDIÓW
1. FORMA STUDIÓW: studia stacjonarne
2. LICZBA SEMESTRÓW: 7 semestrów
3. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 213
4. MODUŁY ZAJĘĆ (zajęcia lub grupy zajęć) wraz z przypisaniem do każdego modułu zakładanych efektów kształcenia i liczby punktów ECTS:
A. GRUPA ZAJĘĆ OBOWIĄZKOWYCH Z ZAKRESU KIERUNKU STUDIÓW
Niektóre z przedmiotów w programie studiów będą realizowane w języku polskim lub angielskim, a pozostałe tylko w języku polskim. Dobór języka przedmiotu uzależniony jest od dofinansowania uzyskanego w ramach projektu NCBiR „Inżynieria Danych - Międzynarodowy Program Kształcenia
11
Politechniki Gdańskiej” (nr projektu POWR.03.03.00-00-M080/16). Przedmioty realizowane w języku polskim lub angielskim posiadają w siatce godzin nazwę dwujęzyczną.
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU EFEKTY
KSZTAŁCENIA SEMESTR
FORMA ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-04 Matematyka elementarna /
Precalculus K6_W01, K6_U05,
K6_K01 I Z 15 15 30 5 40 75 3 dr Magdalena Musielak
2 ID-05 Algebra liniowa / Linear algebra K6_W01, K6_U05,
K6_K01 I Z 15 15 30 5 40 75 3 dr Magdalena Musielak.
3 ID-06 Analiza matematyczna / Calculus K6_W01, K6_U05,
K6_K01 I E 15 30 45 13 67 125 5 dr Magdalena Musielak.
4 ID-07 Logika i teoria poznania / Elements
of logic and epistemology K6_W13, K6_U10,
K6_K02 I Z 30 30 2 18 50 2
dr hab. Przemysław Parszutowicz
5 ID-08 Podstawy zarządzania / Essentials
of management K6_W10, K6_U08,
K6_K06 I E 15 30 45 2 28 75 3 dr inż. Alicja Sekuła
6 ID-09 Prawo Gospodarcze / Business law K6_W13, K6_U10,
K6_K02 I Z 15 15 30 2 18 50 2
prof. dr hab. Ewa Grzegorzewska-Mischka
7 ID-10 Hipertekst i hipermedia/ Hypertext
and hypermedia K6_W04, K6_U01 I Z 15 6 20 41 2 32 75 3 dr inż. Wioleta Szwoch
8 ID-11 Podstawy programowania / Basics
of computer programming K6_WO5, K6_U01 I Z 30 15 20 65 20 40 125 5
dr hab. inż. Dariusz Dereniowski
9 ID-12 Systemy operacyjne/ Operating
systems K6_W04, K6_U01 I E 15 15 30 2 43 75 3 dr inż. Michał Wróbel
10 ID-13 Język angielski K6_W81, K6_U81, K6_U82, K6_K81,
K6_K82 II Z 60 60 2 13 75 3 mgr Jolanta Wielgus
11 ID-14 Podstawy fizyki/Basics of physics K6_U04, K6_W17 II Z 30 15 45 2 53 100 4 dr inż. Sebastian Bielski
12 ID-15 Statystyka opisowa / Descriptive
statistics K6_W09, K6_U11,
K6_K05 II Z 15 15 30 2 43 75 3 dr inż. Karol Flisikowski
13 ID-16 Ekonomika i organizacja
przedsiębiorstw / Economics and organization of enterprises
K6_W10, K6_U08, K6_K06
II Z 15 15 30 2 18 50 2 dr hab. Wojciech
Wyrzykowski
14 ID-17 Podstawy mikro- i makroekonomii /
Essentials of micro- and macroeconomics
K6_W09, K6_U07, K6_K02
II E 30 45 75 4 46 125 5 dr Magdalena Olczyk.
15 ID-18 Komunikacja i negocjacje w
zespołach / Communication and Negotiations
K6_W11, K6_U10, K6_K02
II Z 30 30 2 18 50 2 dr Beata Krawczyk-Bryłka
16 ID-19 Elementy matematyki dyskretnej / Elements of discrete mathematics
K6_W01, K6_W06, K6_U03
II Z 15 15 30 1 19 50 2 dr Paweł Obszarski
17 ID-20 Programowanie obiektowe / Object
programming K6_U01, K6_W05 II E 15 11 30 56 3 16 75 3
dr hab. inż. Marek Moszyński
18 ID-21 Algorytmy i struktury danych / Algorithms and data structures
K6_U03, K6_W06 II E 30 15 15 60 10 55 125 5 dr inż. Krzysztof Manuszewski
19 ID-22 Metody numeryczne / Numerical
methods K6_U03, K6_W01 II Z 15 15 30 2 18 50 2 dr inż. Piotr Borowiecki
20 ID-23 Wychowanie fizyczne K6_W91, K6_U91,
K6_K91 III Z 30 30 30
mgr Kazimierz Rozwadowski
21 ID-24 Fizyka techniczna / Technical
physics K6_U04, K6_W17 III E 15 15 15 45 3 77 125 5 dr inż. Sebastian Bielski
22 ID-25 Statystyka matematyczna /
Mathematical statistics K6_W08, K6_U11,
K6_K01 III E 30 30 15 75 2 23 100 4 dr inż. Karol Flisikowski
23 ID-26 Marketing K6_W10, K6_U09,
K6_K01 III Z 15 15 30 2 18 50 2
dr inż. Magdalena Brzozowska-Woś
24 ID-27 Komunikacja w przedsiębiorstwie (narzędzia IT) / Communication in
companies (IT tools)
K6_W12, K6_U13, K6_K03
III Z 15 30 45 2 28 75 3 dr inż. Sebastian
Wilczewski
25 ID-28 Podstawy rachunkowości / Essentials of accounting
K6_W11, K6_U11, K6_K05
III Z 15 30 45 2 28 75 3 dr Jarosław Ziętarski
26 ID-29 Zarządzanie wiedzą K6_W10, K6_U07,
K6_K01 III Z 15 15 30 3 42 75 3 dr hab. inż. Krzysztof Leja
27 ID-30 Bazy danych / Databases K6_W07, K6_U01 III E 15 15 15 45 12 43 100 4 prof. dr hab. inż. Krzysztof
Goczyła
28 ID-31 Inżynieria oprogramowania /
Software engineering K6_W05, K6_U02 III E 15 30 45 3 27 75 3
dr inż. Aleksander Jarzębowicz
29 ID-32 Języki programowania / Programming languages
K6_W05, K6_U01 III Z 15 15 30 2 18 50 2 dr inż. Piotr Mironowicz
30 ID-33 Wychowanie fizyczne K6_W91, K6_U91,
K6_K91 IV Z 30 30 30
mgr Kazimierz Rozwadowski
31 ID-34 Badania marketingowe K6_W14, K6_U09,
K6_K01 IV Z 15 15 30 2 18 50 2 dr Bogumił Czerwiński.
32 ID-35 Zarządzanie finansami / Corporate
finance K6_W11, K6_U12,
K6_K06 IV Z 15 15 15 45 1 29 75 3 dr inż. Marcin Potrykus
33 ID-36 Interakcja człowiek-komputer / Human-computer interaction
K6_W11, K6_U02, K6_K03
IV Z 30 30 60 2 38 100 4 prof. dr hab. inż. Marcin
Sikorski
34 ID-37 Modelowanie procesów
biznesowych / Business process modelling
K6_W08, K6_U03, K6_K03
IV Z 15 30 45 5 25 75 3 dr Paweł Weichbroth
35 ID-41 Hurtownie danych / Data
warehouses K6_W08, K6_W16,
K6_U06 IV E 15 30 45 10 45 100 4
prof. dr hab. inż. Krzysztof Goczyła
12
36 ID-42 Sztuczna inteligencja / Artificial
intelligence K6_W06, K6_W08,
K6_U03 IV E 15 30 15 60 2 63 125 5 dr inż. Julian Szymański
37 ID-43 Eksploracja danych / Data mining K6_W08, K6_U06,
K6_U03 IV Z 15 15 30 5 40 75 3 dr inż. Wojciech Waloszek
38 ID-44 Wizualizacja informacji
ekonomicznej / Vizualization of economic data
K6_W12, K6_U06, K6_K01
V Z 30 30 60 2 13 75 3 dr Marta Kuc
39 ID-45 Nierelacyjne bazy danych /
Nonrelational databases K6_W07, K6_U03,
K6_W04 V E 15 30 15 60 2 13 75 3 dr inż. Teresa Zawadzka
40 ID-58
Zarządzanie infrastrukturą i bezpieczeństwem IT w
przedsiębiorstwie / Managing enterprise IT infrastructure and
security
K6_W04, K6_U02 VI E 30 30 60 1 14 75 3 dr inż. Rafał Leszczyna
41 ID-59 Zapewnianie jakości danych / Data
quality K6_W16, K6_U02 VI Z 15 15 30 2 43 75 3 dr inż. Andrzej Wardziński
42 ID-64 Projekt dyplomowy inżynierski 1 K6_W15, K6_U02,
K6_K13 VI Z 15 15 85 100 4
43 ID-70 Projekt dyplomowy inżynierski 2 K6_W15, K6_U02,
K6_K13 VII Z 45 45 205 250 10
44 ID-71 Ochrona własności intelektualnej K6_W15, K6_U10,
K6_K02 VII Z 15 15 1 34 50 2 dr Elżbieta Walkiewicz
45 ID-76 Seminarium dyplomowe K6_W15, K6_U02,
K6_K13 VII Z 30 30 30 2
46 Praktyka
K6_U03, K6_U08, K6_U11, K6_U13, K6_K01, K6_K02, K6_K03, K6_K04
IV Z 160 160 6
ŁĄCZNIE 660 510 467 235 1872 152 1751 3775 149
**kod nadawany przez system ‘’Programy kształcenia’’
P – liczba godzin w planie studiów; K – liczba godzin konsultacji; PW – liczba godzin pracy własnej W – wykład; Ć – ćwiczenia; L – laboratorium; P – projekt; S – seminarium
B. GRUPA ZAJĘĆ FAKULTATYWNYCH
(liczba punktów ECTS w wymiarze nie mniejszym niż 30% łącznej liczby punktów ECTS)
1) Grupa zajęć w ramach przedmiotu humanistycznego/społecznego (wybór jednego przedmiotu z trzech)
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU EFEKTY
KSZTAŁCENIA SEMESTR
FORMA ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-38 Psychologiczne aspekty oceniania i
podejmowania decyzji K6_W11, K6_U14,
K6_K05 IV Z 30 30 45 75 3 dr Paweł Ziemiański.
2 ID-39 Etyka K6_W11, K6_U10,
K6_K02 IV Z 30 30 45 75 3 dr Piotr Domeracki.
3 ID-40 Wstęp do kognitywistyki K6_W11, K6_U14,
K6_K05 IV Z 30 30 45 75 3
dr hab. Przemysław Parszutowicz.
2) Grupa zajęć w ramach strumieni realizowanych na V i VI semestrze (wybór jednego strumienia z dwóch):
Strumień BIG DATA W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU EFEKTY
KSZTAŁCENIA SEMESTR
FORMA ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-46 Język angielski biznesowy K6_W81, K6_U81, K6_U82, K6_K81,
K6_K82 V Z 45 45 2 28 75 3 mgr Jolanta Wielgus
2 ID-47 Strategie informatyzacji / Informatization strategies
K6_W02, K6_U03, K6_K01
V Z 15 15 30 4 41 75 3 dr Tomasz Janowski
3 ID-48 Analiza i optymalizacja procesów biznesowych / Business process
analysis and optimization
K6_W01, K6_U06, K6_K05
V Z 15 30 45 5 50 100 4 dr Paweł Weichbroth
4 ID-49 Eksploracja danych w biznesie /
Data Mining in business K6_W08, K6_U01,
K6_K05 V Z 15 30 45 5 50 100 4 dr Paweł Weichbroth
5 ID-50 Analiza decyzyjna / Decision
analysis K6_W06, K6_U10,
K6_K02 V E 30 30 60 5 85 150 6 dr Paweł Weichbroth
6 ID-51
Zintegrowane systemy informatyczne w przedsiębiorstwie /
Integrated enterprise information systems
K6_W09, K6_U8 V Z 15 30 45 2 78 125 5 dr Tomasz Janowski
7 ID-60 E-marketing i analiza trendów K6_W11, K6_U09,
K6_K01 VI E 30 30 60 4 61 125 5
dr inż. Magdalena Brzozowska-Woś
13
8 ID-61 Zastosowania Web Intelligence /
Web Intelligence and its applications
K6_W03, K6_U11, K6_K03
VI E 30 30 60 5 60 125 5 dr inż. Paweł Kapłański
9 ID-62 Biznes elektroniczny / E-business K6_W09, K6_U13,
K6_K02 VI Z 30 30 60 4 61 125 5
prof. dr hab. inż. Marcin Sikorski
10 ID-63 Zarządzanie projektami
informatycznymi w biznesie / IT project management in business
K6_W11, K6_U02, K6_K03
VI Z 15 30 45 5 75 125 5 dr Paweł Weichbroth
ŁĄCZNIE 195 45 255 495 41 589 1125 45
Strumień TWORZENIE ROZWIĄZAŃ TYPU BIG DATA
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU EFEKTY
KSZTAŁCENIA SEMESTR
FORMA ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-52 Język angielski techniczny K6_W81, K6_U81, K6_U82, K6_K81,
K6_K82 V Z 45 45 2 28 75 3 mgr Jolanta Wielgus
2 ID-53 Systemy informacji przestrzennej / Geographic information systems
K6_W03, K6_U01 V Z 15 15 30 70 100 4 dr inż. Marcin Kulawiak
3 ID-54 Architektury usług internetowych /
Internet services architectures K6_W04, K6_U01,
K6_K01 V E 30 15 45 6 49 100 4 dr inż. Tomasz Boiński
4 ID-55 Sieci komputerowe wykład /
Computer networsks lectures K6_W02, K6_U02 V E 30 30 15 55 100 4
prof. dr hab. inż. Józef Woźniak
5 ID-56 Systemy agentowe / Agent
systems K6_W06, K6_W04,
K6_U03 V Z 15 15 30 6 64 100 4 dr inż. Mariusz Matuszek
6 ID-57 Zaawansowane technologie nierelacyjnych baz danych /
Advanced nonrelational databases
K6_W07, K6_U03, K6_W04
V Z 15 30 30 75 5 70 150 6 dr inż. Teresa Zawadzka
7 ID-65 Biznesowe aplikacje wielkoskalowe
/ Large-scale enterprise applications
K6_W04, K6_U01, K6_U02, K6_W05
VI E 30 30 60 1 64 125 5 dr hab. inż. Paweł Czarnul
8 ID-66 Sieci komputerowe laboratorium / Computer networsks laboratories
K6_W04, K6_U01, K6_U02, K6_W05
VI Z 15 15 35 50 2 dr inż. Krzysztof Nowicki
9 ID-67 Aplikacje systemów
geoinformatycznych / Applications of geographic information systems
K6_W03, K6_U06, K6_U03
VI Z 18 15 12 45 30 75 3 dr inż. Jerzy Demkowicz
9 ID-68 Platformy przetwarzania typu Big
Data / Big data processing frameworsk
K6_U03, K6_U06, K6_W03, K6_W07
VI E 15 30 15 60 3 62 125 5 dr inż. Adam Przybyłek
11 ID-69 Przetwarzanie rozproszone /
Distributed processing K6_W03, K6_U06,
K6_U03 VI Z 15 30 15 60 10 55 125 5 dr inż. Mariusz Matuszek
ŁĄCZNIE 183 45 180 87 495 48 582 1125 45
3) Grupa zajęć w ramach profilu dyplomowania (wybór jednego profilu z dwóch)
Profil dyplomowania EKSPLORACJA DANYCH W PODEJMOWANIU DECYZJI MENEDŻERSKICH
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU EFEKTY
KSZTAŁCENIA SEMESTR
FORMA ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-72 Metody sztucznej inteligencji w
przedsiębiorstwie / Applications of AI methods in enterprice
K6_W06, K6_U01, K6_K03
VII E 15 30 45 4 51 100 4 dr inż. Paweł Kapłański
2 ID-73 Wizualizacje interaktywne K6_W08, K6_U13,
K6_K04 VII Z 30 30 2 68 100 4 dr inż. Igor Garnik
3 ID-74 Analiza rynku / Market analysis K6_W14, K6_U09 VII Z 30 30 2 68 100 4 dr Bogumił Czerwiński
4 ID-75 Strategie inwestycyjne / Investment
strategies K6_W11, K6_U12 VII Z 30 30 2 68 100 4 dr inż. Marcin Potrykus
ŁĄCZNIE 15 120 135 10 255 400 16
14
Profil dyplomowania INTELIGENTNE PRZETWARZANIE DANYCH
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU EFEKTY
KSZTAŁCENIA SEMESTR
FORMA ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-77 Zaawansowane techniki eksploracji
danych / Advanced data mining K6_W07, K6_W08,
K6_U01 VII Z 30 30 70 100 4 dr inż. Paweł Kapłański
2 ID-78 Głębokie sieci neuronowe do analizy danych / Deep neural networsks for data analysis
K6_W01, K6_W08, K6_U03
VII E 15 30 45 55 100 4 dr inż. Julian Szymański
3 ID-79 Zarządzanie systemami baz
danych / Database management systems
K6_W07, K6_U06 VII E 15 15 30 3 67 100 4 dr inż. Agnieszka
Landowska
4 ID-80 Analiza danych typu Big Data / Big
Data analysis K6_W07, K6_U06,
K6_U03 VII Z 30 30 5 65 100 4 dr inż. Wojciech Waloszek
ŁĄCZNIE 30 75 30 135 8 257 400 16
**kod nadawany przez system ‘’Programy kształcenia’’
P – liczba godzin w planie studiów; K – liczba godzin konsultacji; PW – liczba godzin pracy własnej W – wykład; Ć – ćwiczenia; L – laboratorium; P – projekt; S – seminarium
C. GRUPA ZAJĘĆ Z OBSZARÓW NAUK HUMANISTYCZNYCH LUB NAUK SPOŁECZNYCH
(liczba punktów ECTS w wymiarze nie mniejszym niż 5 punktów ECTS, w tym ‘’Przedmiot humanistyczno – społeczny w wymiarze 2 punktów ECTS – dla studiów stacjonarnych drugiego stopnia)
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU
EFEKTY KSZTAŁCENIA
SEMESTR FORMA
ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-07 Logika i teoria poznania /
Elements of logic and epistemology
K6_W13, K6_U10, K6_K02
I Z 30 30 2 18 50 2 dr hab. Przemysław
Parszutowicz.
2 ID-08 Podstawy zarządzania /
Essentials of management K6_W10, K6_U08,
K6_K06 I E 15 30 45 2 28 75 3 dr inż. Alicja Sekuła.
3 ID-09 Prawo Gospodarcze
Business law K6_W13, K6_U10,
K6_K02 I Z 15 15 30 2 18 50 2
prof. dr hab. Ewa Grzegorzewska-Mischka.
4 ID-16
Ekonomika i organizacja przedsiębiorstw / Economics and
organization of enterprises
K6_W10, K6_U08, K6_K06
II Z 15 15 30 2 18 50 2 dr hab. Wojciech
Wyrzykowski.
5 ID-17
Podstawy mikro- i makroekonomii / Essentials
of micro- and macroeconomics
K6_W09, K6_U07, K6_K02
II E 30 45 75 4 46 125 5 dr Magdalena Olczyk.
6 ID-18 Komunikacja i negocjacje w zespołach / Communication
and Negotiations
K6_W11, K6_U10, K6_K02
II Z 30 30 2 18 50 2 dr Beata Krawczyk-Bryłka.
7 ID-26 Marketing K6_W10, K6_U09,
K6_K01 III Z 15 15 30 2 18 50 2
dr inż. Magdalena Brzozowska-Woś.
8 ID-28 Podstawy rachunkowości / Essentials of accounting
K6_W11, K6_U11, K6_K05
III Z 15 30 45 2 28 75 3 dr Jarosław Ziętarski.
9 ID-29 Zarządzanie wiedzą K6_W10, K6_U07,
K6_K01 III Z 15 15 30 3 42 75 3 dr hab. inż. Krzysztof Leja.
10 ID-34 Badania marketingowe K6_W14, K6_U09,
K6_K01 IV Z 15 15 30 2 18 50 2 dr Bogumił Czerwiński.
11 ID-35 Zarządzanie finansami /
Corporate finance K6_W11, K6_U12,
K6_K06 IV Z 15 15 15 45 1 29 75 3 dr inż. Marcin Potrykus.
12 ID-38 Psychologiczne aspekty
oceniania i podejmowania decyzji
K6_W11, K6_U14, K6_K05
IV Z 30 30 45 75 3 dr Paweł Ziemiański.
13 ID-39 Etyka K6_W11, K6_U10,
K6_K02 IV Z 30 30 45 75 3 dr Piotr Domeracki.
14 ID-40 Wstęp do kognitywistyki K6_W11, K6_U14,
K6_K05 IV Z 30 30 45 75 3
dr hab. Przemysław Parszutowicz.
15 ID-71 Ochrona własności
intelektualnej K6_W15, K6_U10,
K6_K02 VII Z 15 15 1 34 50 2 dr Elżbieta Walkiewicz.
16 ID-74 Analiza rynku / Market
analysis K6_W14, K6_U09 VII Z 30 30 2 68 100 4 dr Bogumił Czerwiński.
17 ID-75 Strategie inwestycyjne / Investment strategies
K6_W11, K6_U12 VII Z 30 30 2 68 100 4 dr inż. Marcin Potrykus.
ŁĄCZNIE 150 345 90 585 29 586 1200 48
**kod nadawany przez system ‘’Programy kształcenia’’ P – liczba godzin w planie studiów; K – liczba godzin konsultacji; PW – liczba godzin pracy własnej
W – wykład; Ć – ćwiczenia; L – laboratorium; P – projekt; S – seminarium
15
D. GRUPA ZAJĘĆ POWIĄZANYCH Z PROWADZONYMI BADANIAMI NAUKOWYMI W DZIEDZINIE NAUKI ZWIĄZANEJ Z KIERUNKIEM – profil ogólnoakademicki:
(liczba punktów ECTS w wymiarze większym niż 50% łącznej liczby punktów ECTS)
Lp.
KOD MODUŁU/
PRZEDMIOTU **
NAZWA MODUŁU / PRZEDMIOTU
EFEKTY KSZTAŁCENIA
SEMESTR FORMA
ZALICZENIA
LICZBA GODZIN LICZBA
PUNKTÓW ECTS
OSOBA ODPOWIEDZIALNA ZA
PRZEDMIOT
P K PW RAZEM
W Ć L P S RAZEM
1 ID-08 Podstawy zarządzania /
Essentials of Management K6_W10, K6_U08,
K6_K06 I E 15 30 0 0 0 45 2 28 75 3 dr inż. Alicja Sekuła
2 ID-09 Prawo Gospodarcze /
Business law K6_W13, K6_U10,
K6_K02 I Z 15 15 0 0 0 30 2 18 50 2
prof. dr hab. Ewa Grzegorzewska-Mischka
3 ID-10 Hipertekst i hipermedia/
Hypertext and hypermedia K6_W04, K6_U01 I Z 15 0 6 20 0 41 2 32 75 3 dr inż. Wioleta Szwoch
4 ID-11 Podstawy programowania /
Basics of computer programming
K6_WO5, K6_U01 I Z 30 0 15 20 0 65 20 40 125 5 dr hab. inż. Dariusz
Dereniowski
5 ID-16
Ekonomika i organizacja przedsiębiorstw / Economics
and organization of enterprises
K6_W10, K6_U08, K6_K06
II Z 15 15 0 0 0 30 2 18 50 2 dr hab. Wojciech
Wyrzykowski
6 ID-12 Systemy operacyjne/ Operating systems
K6_W04, K6_U01 I E 15 0 15 0 0 30 2 43 75 3 dr inż. Michał Wróbel
7 ID-17
Podstawy mikro- i makroekonomii / Essentials
of micro- and macroeconomics
K6_W09, K6_U07, K6_K02
II E 30 45 0 0 0 75 4 46 125 5 dr Magdalena Olczyk
8 ID-18 Komunikacja i negocjacje w zespołach / Communication
and negotiations
K6_W11, K6_U10, K6_K02
II Z 0 30 0 0 0 30 2 18 50 2 dr Beata Krawczyk-Bryłka
9 ID-26 Marketing K6_W10, K6_U09,
K6_K01 III Z 15 15 0 0 0 30 2 18 50 2
dr inż. Magdalena Brzozowska-Woś
10 ID-28 Podstawy rachunkowości / Essentials of Accounting
K6_W11, K6_U11, K6_K05
III Z 15 30 0 0 0 45 2 28 75 3 dr Jarosław Ziętarski
11 ID-19 Elementy matematyki
dyskretnej / Elements of discrete mathematics
K6_W01, K6_W06, K6_U03
II Z 15 15 0 0 0 30 1 19 50 2 dr Paweł Obszarski
12 ID-20 Programowanie obiektowe /
Object programming K6_U01, K6_W05 II E 15 0 11 30 0 56 3 16 75 3
dr hab. inż. Marek Moszyński
13 ID-21 Algorytmy i struktury danych
/ Algorithms and data structures
K6_U03, K6_W06 II E 30 0 15 15 0 60 10 55 125 4 dr inż. Krzysztof
Manuszewski
14 ID-22 Metody numeryczne / Numerical methods
K6_U03, K6_W01 II Z 15 0 15 0 0 30 2 18 50 2 dr inż. Piotr Borowiecki
15 ID-29 Zarządzanie wiedzą K6_W10, K6_U07,
K6_K01 III Z 15 15 0 0 0 30 3 42 75 3 dr hab. inż. Krzysztof Leja
16 ID-34 Badania marketingowe K6_W14, K6_U09,
K6_K01 IV Z 15 0 15 0 0 30 2 18 50 2 dr Bogumił Czerwiński
17 ID-27
Komunikacja w przedsiębiorstwie (narzędzia
IT) / Communication in companies (IT Tools)
K6_W12, K6_U13, K6_K03
III Z 15 0 30 0 0 45 2 28 75 3 dr inż. Sebastian
Wilczewski
18 ID-35 Zarządzanie finansami /
Corporate finance K6_W11, K6_U12,
K6_K06 IV Z 15 15 15 0 0 45 1 29 75 3 dr inż. Marcin Potrykus
19 ID-30 Bazy danych / Databases K6_W07, K6_U01 III E 15 0 15 15 0 45 15 40 100 4 prof. dr hab. inż. Krzysztof
Goczyła
20 ID-31 Inżynieria oprogramowania /
Software engineering K6_W05, K6_U02 III E 15 0 30 0 0 45 3 27 75 3
dr inż. Aleksander Jarzębowicz
21 ID-32 Języki programowania / Programming languages
K6_W05, K6_U01 III Z 15 0 15 0 0 30 2 18 50 2 dr inż. Piotr Mironowicz
22 ID-36 Interakcja człowiek-
komputer / Human-computer interaction
K6_W11, K6_U02, K6_K03
IV Z 30 0 30 0 0 60 2 38 100 4 prof. dr hab. inż. Marcin
Sikorski
23 ID-37 Modelowanie procesów biznesowych / Business
Process Modelling
K6_W08, K6_U03, K6_K03
IV Z 15 0 30 0 0 45 5 25 75 3 dr Paweł Weichbroth
24 ID-41 Hurtownie danych / Data
warehouses K6_W08, K6_W16,
K6_U06 IV E 15 0 30 0 0 45 10 45 100 4
prof. dr hab. inż. Krzysztof Goczyła
25 ID-42 Sztuczna inteligencja /
Artificial intelligence K6_W06, K6_W08,
K6_U03 IV E 15 0 30 15 0 60 2 63 125 5 dr inż. Julian Szymański
26 ID-43 Eksploracja danych / Data
mining K6_W08, K6_U06,
K6_U03 IV Z 15 0 15 0 0 30 5 40 75 3 dr inż. Wojciech Waloszek
27 ID-44 Wizualizacja informacji
ekonomicznej / Vizualization of economic data
K6_W12, K6_U06, K6_K01
V Z 30 0 30 0 0 60 2 13 75 3 dr Marta Kuc
28 ID-45 Nierelacyjne bazy danych /
Nonrelational databases K6_W07, K6_U03,
K6_W04 V E 15 0 30 15 0 60 2 13 75 3 dr inż. Teresa Zawadzka
29 ID-58
Zarządzanie infrastrukturą i bezpieczeństwem IT w
przedsiębiorstwie / Managing enterprise IT
infrastructure and security
K6_W04, K6_U02 VI E 30 0 30 0 0 60 1 14 75 3 dr inż. Rafał Leszczyna
30 ID-59 Zapewnianie jakości danych K6_W16, K6_U02 VI Z 15 0 15 0 30 2 43 75 3 dr inż. Andrzej Wardziński
16
/ Data quality
31 ID-64 Projekt dyplomowy
inżynierski 1 K6_W15, K6_U02,
K6_K13 VI Z 0 0 0 15 0 15 0 85 100 4
32 ID-70 Projekt dyplomowy
inżynierski 2 K6_W15, K6_U02,
K6_K13 VII Z 0 0 0 45 0 45 0 205 250 10
33 ID-76 Seminarium dyplomowe K6_W15, K6_U02,
K6_K13 VII Z 0 0 0 30 0 30 0 0 30 2
ŁĄCZNIE 525 225 422 235 0 1407 115 1183 2705 108
**kod nadawany przez system ‘’Programy kształcenia’’ P – liczba godzin w planie studiów; K – liczba godzin konsultacji; PW – liczba godzin pracy własnej W – wykład; Ć – ćwiczenia; L – laboratorium; P – projekt; S – seminarium
5. PODSUMOWANIE LICZBY GODZIN I PUNKTÓW ECTS:
ŁĄCZNA LICZBA GODZIN W PROGRAMIE ŁĄCZNA LICZBA PUNKTÓW ECTS
5395 213
LICZBA GODZIN W BEZPOŚREDNIM KONTAKCIE Z NAUCZYCIELEM AKADEMICKIM
LICZBA GODZIN DYDAKTYCZNYCH OBJĘTYCH PLANEM STUDIÓW
2532
LICZBA GODZIN KONSULTACJI 200
EGZAMINY W TRAKCIE SESJI 40
EGZAMIN DYPLOMOWY 1
ŁĄCZNIE 2773
PROCENTOWY UDZIAŁ GODZIN 51%
6. ŁĄCZNA LICZBA PUNKTÓW ECTS, którą student musi uzyskać NA ZAJĘCIACH WYMAGAJĄCYCH BEZPOŚREDNIEGO UDZIAŁU NAUCZYCIELI AKADEMICKICH I STUDENTÓW: 109
7. LICZBA PUNKTÓW ECTS, którą student musi uzyskać W RAMACH ZAJĘĆ Z JĘZYKA OBCEGO: 6
8. ŁĄCZNA LICZBA GODZIN I PUNKTÓW ECTS, którą student musi uzyskać W RAMACH PRZEDMIOTU „PROJEKT ZESPOŁOWY”: 0.
9. LICZBA PUNKTÓW ECTS, WYMIAR, ZASADY I FORMA ODBYWANIA PRAKTYK ZAWODOWYCH:
6 punktów ECTS, 160 godzin praktyk.
10. WARUNKI UKOŃCZENIA STUDIÓW I UZYSKANIA KWALIFIKACJI:
Uzyskanie kwalifikacji pierwszego stopnia wymaga:
1) osiągnięcia określonych w programie efektów kształcenia i liczby 213 punktów ECTS,
2) odbycia praktyk (związane z zaliczeniem odpowiedniego przedmiotu w programie studiów),
3) pozytywnej oceny projektu zespołowego dyplomowego inżynierskiego, który podlega procesowi recenzji oraz weryfikacji antyplagiatowej,
4) uzyskania pozytywnej oceny z egzaminu dyplomowego.
11. PLAN STUDIÓW prowadzonych w formie stacjonarnej (w załączeniu)
12. MATRYCA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA W ODNIESIENIU DO MODUŁÓW / PRZEDMIOTÓW (w załączeniu)
13. KARTY PRZEDMIOTÓW (w portalu MojaPG)
17
VIII. INFORMACJE NA TEMAT KADRY NAUKOWEJ:
1. WYKAZ OSÓB PROPONOWANYCH DO MINIMUM KADROWEGO:
Lp. TYTUŁ/
STOPIEŃ
NAUKOWY
IMIĘ NAZWISKO PESEL WYMIAR CZASU
PRACY
TERMIN PODJĘCIA
ZATRUDNIENIA
W UCZELNI
WYMIAR ZAJĘĆ
DYDAKTY
CZNYCH
DZIEDZINA NAUKI I
DYSCYPLINA
NAUKOWA
1 dr hab. inż. Dariusz Dąbrowski Pełny 01.05.1987 30
nauki
ekonomiczne/ zarządzanie
2 dr inż. Karol Flisikowski Pełny 15.02.2007 60
nauki
ekonomiczne/ ekonomia
3 dr inż. Paweł Kapłański Pełny 01.10.2013 60
nauki
ekonomiczne/ zarządzanie
4 dr Paweł Weichbroth Pełny 01.11.2008 60
nauki
ekonomiczne/ zarządzanie
5 prof. dr hab.
inż. Krzysztof Goczyła Pełny 01.11.1976 30
nauki
techniczne
6 dr hab. inż. Dariusz Dereniowski Pełny 01.10.2003 30 nauki
techniczne
7 dr inż. Teresa Zawadzka Pełny 13.02.2004 60 nauki
techniczne
8 dr inż. Tomasz Boiński Pełny 01.10.2007 60 nauki
techniczne
9 dr inż. Wioleta Szwoch Pełny 01.10.2001 60 nauki
techniczne
10 dr inż. Marcin Kulawiak Pełny 01.10.2007 60 nauki
techniczne
2. DOROBEK NAUKOWY NAUCZYCIELI AKADEMICKICH WRAZ Z WYKAZEM PUBLIKACJI:
Lp.
TYTUŁ /
STOPIEŃ NAUKOWY
IMIĘ NAZWISKO WYKAZ PUBLIKACJI
1 dr hab. inż. Dariusz Dąbrowski
1. Schivinski B., Dąbrowski D.. The effect of social media communication on consumer perceptions of brands. Journal of Marketing Communications, 2016, Vol. 22, iss. 2, s.189-214.
2. Dąbrowski D.: ZWIĄZKI MIĘDZY GROMADZENIEM, UDOSTĘPNIANIEM I STOSOWANIEM INFORMACJI RYNKOWYCH PRZY KSZTAŁTOWANIU NOWYCH PRODUKTÓW// Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego.
Problemy Zarządzania, Finansów i Marketingu. -., nr. 875,41, t. 2 (2015), s. 203-214.
3. Schivinski B., Dąbrowski D.. The impact of brand communication
on brand equity through Facebook. Journal of Research in Interactive Marketing, 2015, Vol. 9, iss. 1, s.31-53.
2 dr inż. Karol Flisikowski
1. Flisikowski K., Nikulin D.: Workforce mobility against the background of labour market duality theory – the example of selected OECD countries // W : Contemporary Issues and
Challenges in Human Resource Management/ ed. Katarzyna Stankiewicz Gdańsk: Gdańsk University of Technology, Faculty of Management and Economics, 2015, s.9-16.
Flisikowski K.: Zagregowana mobilność a poziom nierówności płacowych// Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych. -Vol. XV., nr. 3 (2014), s.42-53.
Flisikowski K.: Zasoby, struktura kapitału ludzkiego a wzrost gospodarczy// Nierówności społeczne a wzrost gospodarczy. -., nr. z. 26 (2012), s.203-216.
18
3 dr inż. Paweł Kapłański
1. Kapłański P., Orłowski C., Bach-Dąbrowska I., Wysocki W. Hybrid
Fuzzy-Ontological Project Framework of a Team Work Simulation System. International Journal of Knowledge and Systems Science (IJKSS), 2016, Vol. 7, nr. 1, s.1-24.
2. Alessandro S., Kapłański P., Zarzycki P.: Collaborative Editing of Ontologies Using Fluent Editor and Ontorion// Ontology Engineering 12th International Experiences and Directions
Workshop on OWL, OWLED 2015, co-located with ISWC 2015, Bethlehem, PA, USA, October 9-10, 2015, Revised Selected Papers/ed. Tamma, V., Dragoni, M., Gonçalves, R., Ławrynowicz,
A.: Springer, 2016, s.45-55. 3. Dobrowolski D., Kapłański P., Łojewski Z., Marciniak A.:
Ontologiczna inżynieria wiedzy// Nierówności Społeczne A Wzrost
Gospodarczy. -Vol. 4., nr. 44 (2015), s.87-96.
4 dr Paweł Weichbroth
1. Ossowska K., Szewc L., Weichbroth P., Garnik I., Sikorski M.: Exploring ontological approach for user requirements elicitation in
design of online virtual agents// Information Systems: Development, Research, Applications, Education/ ed. Stanisław Wrycza : Springer International Publishing, 2016, s.40-55.
2. Weichbroth P., Sikorski M.: User interface prototyping. Techniques, methods and tools// Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. -., nr. 234
(2015), s. 184-198. 3. Gołuchowski, J., Korzeb, M., Weichbroth P.: Udział podmiotów
gospodarczych determinantą transformacji współczesnego miasta
w kierunku inteligentnego miasta// Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. -., nr. 243 (2015), s.119-150.
5 prof. dr hab. inż. Krzysztof Goczyła
1. Karpus A., Vagliano I., Goczyła K., Morisio M.: An Ontology-based Contextual Pre-filtering Technique for Recommender Systems// Proceedings of the 2016 Federated Conference on Computer
Science and Information Systems/ ed. M. Ganzha, L. Maciaszek, M. Paprzycki : Polish Information Processing Society, 2016, s.411-420.
2. Karpus A., Di Noia T., Tomeo P., Goczyła K.: Using contextual conditional preferences for recommendation taska: a case study in the movie domain// Studia Informatica. -Vol. 37., nr. 1 (2016), s.7-
18 3. Goczyła K., Waloszek A., Waloszek W.: An Analysis of Contextual
Aspects of Conceptualization: A Case Study and Prospects//
Intelligent Tools for Building a Scientific Information Platform: From Research to Implementation/ ed. Bembenik, R., Skonieczny, L., Rybinski, H., Niezgodka, M. Berlin: Springer Verlag, 2014, s.75-
104
6 dr hab. inż. Dariusz Dereniowski
1. Borowiecki P., Das S., Dereniowski D., Kuszner Ł.: Distributed
Evacuation in Graphs with Multiple Exits// Structural Information and Communication Complexity/ ed. Suomela, Jukka Heidelberg: Springer, 2016, s.228-241
2. Dereniowski D., Kosowski A., Pająk D., Uznański P.: Bounds on the cover time of parallel rotor walks// JOURNAL OF COMPUTER AND SYSTEM SCIENCES. -Vol. 82, iss. 5 (2016), s.802-816
3. Dereniowski D., Pelc A.: Topology recognition and leader election
in colored networks// THEORETICAL COMPUTER SCIENCE. -Vol. 621, (2016), s.92-102
7 dr inż. Teresa Zawadzka
1. Zawadzka T.: SMAQ - A Semantic Model for Analitical Queries// W : Beyond Databases, Architectures and Structures/ ed. Kozielski S. Szwajcaria: Spriner, 2014, s.124-138
2. Goczyła K., Waloszek A., Waloszek W., Zawadzka T.: Theoretical and Architectural Framework for Contextual Knowledge Bases// Intelligent tools for Building a Scientific Information Platform :
Advanced architectures and solutions/ ed. Bembenik R., Skonieczny Ł., Rybiński H,., Kryszkiewicz M., Niezgódka M. : Springer, 2013, s.257-280
3. Goczyła K., Waloszek A., Waloszek W., Zawadzka T.: Schemat konglomeratowej bazy wiedzy// Studia Informatica. -Vol. 33., nr. nr 2A (105) (2012), s.347-366
19
8 dr inż. Tomasz Boiński
1. Boiński T.: Game with a Purpose for Mappings Verification//
Proceedings of the 2016 Federated Conference on Computer Science and Information Systems/ ed. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki : Polskie Towarzystwo
Informatyczne, 2016, s.405-409 2. Boiński T.: Adaption of Open Science Paradigm at Gdańsk
University of Technology// The Open Education Global Conference
2016/ ed. Igor Lesko Kraków: Open Education Consortium, 2016, s.1-9
3. Boiński T.: Adaption of Open Science Paradigm at Gdańsk
University of Technology// TASK Quarterly. -Vol. 19., nr. 4 (2015), s.407-417
9 dr inż. Wioleta Szwoch
1. Landowska A., Szwoch M., Szwoch W.: Methodology of Affective
Intervention Design for Intelligent Systems// INTERACTING WITH COMPUTERS. -Vol. 28, iss. 6 (2016), s.737-759
2. Brodny G., Kołakowska A., Landowska A., Szwoch M., Szwoch
W., Wróbel M.: Comparison of selected off-the-shelf solutions for emotion recognition based on facial expressions// 2016 9th International Conference on Human System Interactions (HSI)/ :
IEEE, 2016, s.397-404 3. Kołakowska A., Landowska A., Szwoch M., Szwoch W., Wróbel
M.: Modeling emotions for affect-aware applications// Information
Systems Development and Applications/ ed. Stanisław Wrycza Gdańsk: Faculty of Management University of Gdańsk, 2015, s.55-67
10 dr inż. Marcin Kulawiak
1. Rzasa K., Ogryzek M., Kulawiak M.: Cultural Heritage in Spatial Planning// 2016 Baltic Geodetic Congress (BGC Geomatics)/ : IEEE Xplore, 2016, s.85-89
2. Moszyński M., Czarnul P., Kulawiak M., Bishop M., Bieliński T., DobrevaI.: Application of Web-GIS and Cloud Computing to Automatic Satellite Image Correction// 2016 Baltic Geodetic
Congress (BGC Geomatics)/ 2016, s.51-55 3. Kulawiak M., Kulawiak M.: APPLICATION OF WEB-GIS FOR
PROCESSING AND 3D VISUALIZATION OF LARGE-VOLUME
LIDAR DATA// The Rise of Big Spatial Data/ ed. Igor Ivan, Alex Singleton, Jiří Horák, Tomáš Inspektor : Springer International Publishing, 2016, s.1-12
4. Chybicki A., Kulawiak M., Łubniewski Z.: Characterizing surface and air temperature in the Baltic Sea coastal area using remote sensing techniques and GIS// Polish Maritime Research. -Vol. 23,
iss. 1(89) (2016), s.3-11 5. Kulawiak M.: Operational algae bloom detection in the Baltic Sea
using GIS and AVHRR data// BALTICA. -Vol. 29, nr. 1 (2016), s.3-
18
3. STOSUNEK LICZBY NAUCZYCIELI AKADEMICKICH stanowiących minimum kadrowe dla nowego kierunku DO PRZEWIDYWANEJ LICZBY STUDENTÓW na tym kierunku: 1:6,5
IX. Kopia Uchwał Rad Wydziałów w sprawie programu kształcenia wraz z kopiami opinii właściwych
organów samorządów studentów