Cykl kształcenia: 2023/2024
Nazwa jednostki prowadzącej studia: Wydział Matematyki i Fizyki Stosowanej (p.prakt)
Nazwa kierunku studiów: Inżynieria i analiza danych
Obszar kształcenia: nauki ścisłe
Profil studiów: praktyczny
Poziom studiów: drugiego stopnia
Forma studiów: stacjonarne
Specjalności na kierunku:
Tytuł otrzymywany po ukończeniu studiów: magister inżynier
Nazwa jednostki prowadzącej zajęcia: Zakład Matematyki Dyskretnej
Kod zajęć: 14813
Status zajęć: obowiazkowy dla programu z możliwością wyboru
Układ zajęć w planie studiów: sem: 3 / C45 / 2 ECTS / Z
Język wykładowy: polski
Imię i nazwisko koordynatora 1: dr inż. Dawid Jaworski
Imię i nazwisko koordynatora 2: dr Ewa Rejwer-Kosińska
Imię i nazwisko koordynatora 3: dr inż. Mirosław Mazurek
Główny cel kształcenia: Przygotowanie studenta do egzaminu dyplomowego i zredagowania pracy dyplomowej.
Ogólne informacje o zajęciach: Zajęcia w formie seminarium.
1 | Literatura według wskazań promotora. | . |
Wymagania formalne: Zgodne z regulaminem studiów.
Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Znajomość treści z toku studiów.
Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność posługiwania się aparatem matematycznym i informatycznym z toku studiów.
Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Umiejętność komunikacji i pracy zespołowej.
Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).
Sem. | TK | Treści kształcenia | Realizowane na | MEK |
---|---|---|---|---|
3 | TK01 | C01-C45 | MEK01 | |
3 | TK02 | C01-C45 | MEK01 MEK02 | |
3 | TK03 | C01-C45 | MEK01 MEK02 |
Forma zajęć | Praca przed zajęciami | Udział w zajęciach | Praca po zajęciach |
---|---|---|---|
Ćwiczenia/Lektorat (sem. 3) | Przygotowanie do ćwiczeń:
5.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 5.00 godz./sem. |
Godziny kontaktowe:
45.00 godz./sem. |
|
Konsultacje (sem. 3) | |||
Zaliczenie (sem. 3) | Zaliczenie ustne:
2.00 godz./sem. |
Forma zajęć | Sposób wystawiania oceny podsumowującej |
---|---|
Ćwiczenia/Lektorat | Ocena z seminarium jest oceną z referatu na temat pracy dyplomowej i stopnia przygotowania z zakresu egzaminu dyplomowego |
Ocena końcowa | Ocena z seminarium jest oceną z referatu na temat pracy dyplomowej i stopnia przygotowania z zakresu egzaminu dyplomowego |
Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)
Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)
Inne
(-)
Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie
1 | M. Bolanowski; M. Ćmil; P. Dymora; B. Kowal; P. Kuraś; M. Mazurek; P. Organiściak; A. Paszkiewicz; D. Strzałka; V. Vanivska | Detection of incidents and anomalies in SDN-based implementations of critical infrastructure resulting in adaptive system changes | 2024 |
2 | P. Dymora; M. Jucha; M. Mazurek | Examining the possibility of short-term prediction of traffic volume in smart city control systems with the use of regression models | 2024 |
3 | A. Linkov; E. Rejwer-Kosińska; L. Rybarska-Rusinek | The Study of Options for Identification Stress Contrasts via Pumping History | 2023 |
4 | P. Dymora; G. Lichacz; M. Mazurek | Performance Analysis of a Real-Time Data Warehouse System Implementation Based on Open-Source Technologies | 2023 |
5 | P. Dymora; M. Jucha; M. Mazurek | Regression Models Evaluation of Short-Term Traffic Flow Prediction | 2023 |
6 | P. Dymora; M. Mazurek; M. Nycz | Comparison of Angular, React, and Vue Technologies in the Process of Creating Web Applications on the User Interface Side | 2023 |
7 | P. Dymora; M. Mazurek; M. Nycz | Modeling and Statistical Analysis of Data Breach Problems in Python | 2023 |
8 | W. Koczkodaj; A. Kowalczyk; M. Mazurek; W. Pedrycz; G. Redlarski; E. Rogalska; D. Strzałka; A. Szymanska; A. Wilinski; O. Xue | Peer Assessment as a Method for Measuring Harmful Internet Use | 2023 |
9 | A. Linkov; E. Rejwer-Kosińska; L. Rybarska-Rusinek | Evaluation of Rockburst Hazard by Accelerated Numerical Modeling of Stressed State and Induced Seismicity | 2022 |
10 | A. Linkov; E. Rejwer-Kosińska; L. Rybarska-Rusinek | On accuracy of translations by kernel independent fast multipole methods | 2022 |
11 | K. Doerffer; P. Doerffer; P. Dymora; P. Flaszynski; S. Grigg; M. Jurek; D. Kordos; B. Kowal; M. Mazurek; T. Rogalski; R. Śliwa; R. Unnthorsson | The Latest Advances in Wireless Communication in Aviation, Wind Turbines and Bridges | 2022 |
12 | P. Dymora; K. Łyczko; M. Mazurek | The effectiveness analysis of selected IT tools for predictions of the COVID-19 pandemic | 2022 |
13 | S. Bomba; P. Dymora; M. Mazurek | A Comparative Analysis of Selected Predictive Algorithms in Control of Machine Processes | 2022 |
14 | W. Koczkodaj; M. Mazurek; W. Pedrycz; E. Rogalska; R. Roth; D. Strzałka; A. Szymanska; A. Wolny-Dominiak; M. Woodbury-Smith; O. Xue; R. Zbyrowski | Combating harmful Internet use with peer assessment and differential evolution | 2022 |
15 | A. Gerka; D. Jaworski; B. Kowal; P. Kuraś; G. Leopold; M. Lewicz; D. Strzałka | The Support System for Anomaly Detection with Application in Mainframe Management Process | 2021 |
16 | A. Linkov; E. Rejwer-Kosińska; L. Rybarska-Rusinek | On evaluation of local fields by fast multipole method employing smooth equivalent/check surfaces | 2021 |
17 | K. Czerwińska; D. Jaworski; A. Pacana; M. Pruchniak; Ł. Wałek | Analiza i zastosowanie controlingu produkcji metodą ABC/XYZ w branży automotive | 2021 |
18 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek; R. Śliwa | The effects of Virtual Reality technology application in the aircraft pilot training process | 2021 |
19 | P. Dymora; M. Mazurek | Comparison of Selected Algorithms of Traffic Modelling and Prediction in Smart City - Rzeszów | 2021 |
20 | P. Dymora; M. Mazurek | Influence of Model and Traffic Pattern on Determining the Self-Similarity in IP Networks | 2021 |
21 | P. Dymora; M. Mazurek | Personal Data as a Critical Element of Sustainable Systems—Comparison of Selected Data Anonymization Techniques | 2021 |
22 | P. Dymora; M. Mazurek; B. Sudek | Comparative Analysis of Selected Open-Source Solutions for Traffic Balancing in Server Infrastructures Providing WWW Service | 2021 |
23 | P. Dymora; M. Mazurek; K. Smalara | Modeling and Fault Tolerance Analysis of ZigBee Protocol in IoT Networks | 2021 |
24 | P. Dymora; W. Gołda; M. Mazurek | Analysis of the Impact of Gamification on Learning Efficiency on the Example of a Mobile Application | 2021 |
25 | A. Linkov; E. Rejwer; L. Rybarska-Rusinek | On speeding up nano- and micromechanical calculations for irregular systems with long-range potentials | 2020 |
26 | G. Dunkan; P. Dymora; W. Koczkodaj; B. Kowal; M. Mazurek; D. Strzałka | Open Government issues and opportunity: a case study based on a medium-sized city in Poland | 2020 |
27 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek | Analysis of Selected Characteristics of Open Data Inception Portals in the Context of Smart Cities IoT Data Accessibility | 2020 |
28 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek | Pozyskiwanie dowodów ingerencji w system z wykorzystaniem programu Snort jako darmowego systemu IDS | 2020 |
29 | P. Dymora; D. Łannik; M. Mazurek | Analiza wpływu wybranych implementacji algorytmu drzewa decyzyjnego na wydajność systemu komputerowego | 2020 |
30 | P. Dymora; M. Mazurek | An innovative approach to anomaly detection in communication networks using multifractal analysis | 2020 |
31 | P. Dymora; M. Mazurek | Opinia o innowacyjności pt. Usługi internetowe nowej generacji oparte o standard XGS-PON | 2020 |
32 | P. Dymora; M. Mazurek | Opinia o innowacyjności pt. Wdrożenie innowacji w zakresie badań sprawności i wydolności fizycznej dla sportowców celem zwiększenia konkurencyjności firmy LC Lab Sp. z o.o. | 2020 |
33 | P. Dymora; M. Mazurek | Performance assessment of selected techniques and methods detecting duplicates in data warehouses | 2020 |
34 | P. Dymora; M. Mazurek | Wdrożenie nowej usługi zdalnej rehabilitacji poprzez implementację innowacyjnej technologii „Doctor Kinetic” celem zwiększenia konkurencyjności firmy LC Lab Sp. z o.o.” | 2020 |
35 | W. Koczkodaj; F. Liu; V. Marek; J. Mazurek; M. Mazurek; L. Mikhailov; C. Ozel; W. Pedrycz; A. Przelaskowski; A. Schumann; R. Smarzewski; D. Strzałka; J. Szybowski; Y. Yayli | On the use of group theory to generalize elements of pairwise comparisons matrix: A cautionary note | 2020 |
36 | M. Bolanowski; P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek; M. Salach | Raport dotyczący: analizy uwarunkowań technicznych wdrażania technologii VR w dydaktyce na kierunkach automatyka i robotyka oraz informatyka prowadzonych przez WEiI z potencjalnymi zastosowaniami dla Przemysłu 4.0 | 2019 |
37 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek | Dydaktyczne aspekty projektowania aplikacji w środowisku Unity 3D | 2019 |
38 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek | Multifractal properties of network communication traffic | 2019 |
39 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek | Ocena skutków wykorzystania technologii wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości w pracesie edukacyjnym | 2019 |
40 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek | Opinia o innowacyjności usługi Innowacyjne Mobilne Centrum Digitalizacji | 2019 |
41 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek | The effectiveness of the use of R-language in anonymizing open data | 2019 |
42 | P. Dymora; B. Kowal; M. Mazurek; M. Totoń | Opinia o innowacyjności dla projektu MARBER | 2019 |
43 | P. Dymora; D. Łannik; M. Mazurek | Badanie efektywności tworzenia wielowymiarowych zestawów danych w wybranych środowiskach analitycznych | 2019 |
44 | P. Dymora; M. Koryl; M. Mazurek | Process discovery in business process management optimization | 2019 |
45 | P. Dymora; M. Mazurek | Anomaly detection in IoT communication network based on spectral analysis and Hurst exponent | 2019 |
46 | P. Dymora; W. Koczkodaj; M. Mazurek; D. Strzałka | Consistency-Driven Pairwise Comparisons Approach to Software Product Management and Quality Measurement | 2019 |
47 | W. Koczkodaj; J. Masiak; M. Mazurek; D. Strzałka; P. Zabrodskii | Massive health record breaches evidence by the office for civil rights data | 2019 |
48 | W. Koczkodaj; M. Mazurek; D. Strzałka; A. Wolny-Dolniak; M. Woodbury-Smith | Electronic health record breaches as social indicators | 2019 |