Duomenų analizė (ZUM4037)

Dalyko anotacija lietuvių kalba

Studijų dalyko tikslas yra suteikti studentams žinių apie žemės ūkyje kaupiamus duomenis, jų savybes, duomenų surinkimo metodus, duomenų bazes, jų tipus, projektavimą, valdymo sistemas ir įrankius, didžiuosius duomenis ir jų saugojimą bei panaudojimą. Studentai įgis žinių apie duomenų analizavimo įrankius, ryšius tarp skirtingų žemės ūkio duomenų bazių, susipažins su išmanaus ūkio ir išmanaus tvarto koncepcijomis, pagrįstomis skaitmeninėmis technologijomis.

Dalyko anotacija užsienio kalba

The aim of the study subject is to provide students with knowledge about data collected in agriculture, their properties, data collection methods, databases, their types, design, management systems and tools, big data and their storage and use. Students will gain knowledge of data analysis tools, connections between different agricultural databases, will be introduced to the concepts of smart farm and smart cowshed based on digital technologies.

Būtinas pasirengimas dalyko studijoms

Studentas turi būti išklausęs dalykus: Informacinės technologijos, Elektrotechnika ir automatinis valdymas, Žemės dirbimo ir pasėlių priežiūros technologijos, Agronomijos ir ekologijos pagrindai, Derliaus dorojimo mašinos, Gyvulininkystės technologijų inžinerija.

Dalyko studijų rezultatai

Studentas išklausęs dalyką:

• gebės apibūdinti žemės ūkio sektoriuje kaupiamus duomenis, taikomas duomenų bazes, jų kūrimo principus;
• gebės atpažinti skirtingus duomenų bazių formatus ir gebės importuoti/eksportuoti duomenis tarp jų;
• gebės daryti duomenų užklausas SQL kalba;
• mokės paaiškinti didžiuosius duomenis ir pasirinkti tinkamus instrumentus jiems analizuoti;
• gebės atlikti bazinę agro-info-inžinerinių duomenų analizę;
• gebės apibūdinti išmanųjį augalininkystės ūkį ir išmanųjį tvartą gyvulininkystėje, pagrįstą skaitmeninėmis technologijomis.

Dalyko turinys

1. Bendros žinios apie kaupiamus duomenis žemės ūkyje. Bendros duomenų savybės.
2. Žemės ūkio sektorių (augalininkystės, gyvulininkystės ir kt.) informacinės sistemos.
3. Duomenų surinkimo metodai.
4. Duomenų bazės, jų tipai.
5. Duomenų bazės projektavimas.
6. Duomenų bazės valdymo sistemos ir įrankiai.
7. Duomenų bazės užpildymas duomenimis.
8. Užklausų kalbos SQL pagrindai.
9. Didieji duomenys (Big data).
10. Duomenų talpyklos.
11. Duomenų importas/eksportas tarp skirtingų formatų.
12. Programų naudojimas duomenų formavimui, transformavimui, analizei ir eksportui.
13. Mašininio mokymo ir gilaus mokymo taikymas žemės ūkyje.
14. Dirvožemio ir meteorologinių sąlygų skaitmeninių duomenų ryšių analizė.
15. Geografinių duomenų bazių valdymo sistemos.
16. Išmanusis augalininkystės ūkis (duomenų sąveika tarp žemės ūkio mašinų-biuro-sandėlio-garažo ir t.t.).
17. Išmanusis tvartas gyvulininkystėje (duomenų sąveika tarp gyvulių-biuro-melžimo-šėrimo-mikroklimato ir t.t.).
18. Duomenų optimizavimas ir praktinis panaudojimas.

Dalyko studijos valandomis

Paskaitos – 30 val.
Pratybos – 30 val.
Savarankiškas darbas – 47 val.
Iš viso: 107 val.

Studijų rezultatų vertinimas

Praktiniai darbai – 15 %
Koliokviumas – 20 %
Individuali užduotis – 15 %
Egzaminas – 50 %

Literatūra

1. Baronas R. 2005 (papildytas, 2017 ir 2018 m.). Duomenų bazių valdymo sistemos. Vadovėlis aukštosioms mokykloms, TEV. ISBN 9955-680-09-1, 184 p.
2. Mačernis M. 2016. Duomenų bazių valdymas: nuo teorijos iki MySQL. Knyga. ISBN: 9781326554989, 254 p.
3. Reynolds V. 2016. Big Data for Beginners: Understanding SMART Big Data, Data Mining & Data Analytics for improved Business Performance, Life Decisions & More! Create Space Independent Publishing Platform. 150
4. Cake D. 2008. Geografinių duomenų bazių valdymo sistemos. Mokomoji knyga.
5. Kamilaris, A., Prenafeta-Boldu, F. 2018. Deep learning in agriculture: A survey. Computer and Electronic in Agriculture, 147, 70–90.
6. Morota, G., Ventura, R. V., Silva, F. F., Koyama, M., Fernando, S. C. 2018. Big data analytics and precision animal agriculture symposium: Machine learning and data mining advance predictive big data analysis in precision animal agriculture. Journal of animal science, 96(4), 1540–1550.