Prof.zw.dr hab.Jerzy J. KORCZAK

Dane adresowe:

Katedra Technologii Informacyjnych
Uniwersytet Ekonomiczny,
53-345 Wrocław
ul. Komandorska 118/120
Polska

LSIIT,
CNRS Universite Strasbourg,
Bd. S. Brant
67-400 Illkirch
France

Big Data - zastosowania

Materiały do wykładu dla studentów IwB, II stopień

Finansowe bazy danych

Materiały do zajęć dla studentów kierunku "Informatyka w biznesie", III rok, studia stacjonarne.

Systemy informacyjne w finansach

Materiały do przedmiotu "Systemy informacyjne w finansach" dla studentów III roku kierunku "Informatyka w biznesie".

Data Mining

Materiały do pierwszego wykładu dla studentów kierunku INFORMATYKA W BIZNESIE, II stopnia.

Sztuczna inteligencja w finansach, UE, IwB III

Materiały do wykładów i ćwiczeń z przedmiotu "Sztuczna inteligencja w Finansach" dla studentów kierunku Informatyka w Biznesie, III rok, spec. IT w finansach.

W celu instalacji programu Orange proszę zasięgnać informacji z materiałów Orange1-Intro.pdf.
Do zadania 1: Instrukcja bazy Passport.

Uwaga: Nowe daty oddania Zadania 2 i 3!!!

Proszę o pobranie danych i pakietu Vsoft do 25 marca br. Po tym terminie pliki te nie będą dostępne na mojej stronie WWW.

-- Prezentacje wszystkich projektów odbędą się na laboratoriach 13 kwietnia 2016, godz. 10:30, sala Z1-215.

Materiały dla studentów MBA-IT - ZPSB Szczecin

Materiały do przedmiotu "Zarządzanie wiedzą i Business Intelligence" są dostępne w sekretariacie MBA-IT ZPSB.

Załączony plik zawiera opis projektu zaliczeniowego.

Lecture support "Information Technology in Finance" for BSF III students

1. Overview of Information Systems
2. Data preprocessing techniques
3. Data warehouses, OLAP technology and Big Data
4. Web-based technology
5. Data and text mining
6. Selected research and applications areas - AML,...

Please download and install:
- NinjaTrader (http://www.ninjatrader.com )
- Orange (http://orange.biolab.sl)

Assignment presentations: Dec 15-17, 2015

Metody i techniki multimedialne w dydaktyce

Materiały do wykładu dla studentów Kursu Pedagogicznego Studium Doktoranckiego WUE.

Automatyczna identyfikacja obiektów

Materiały do wykładu "Internet rzeczy" w ramach przedmiotu "Automatyczna Identyfikacja Obiektów" dla studentów II roku kierunku "Informatyka w biznesie", II stopień

Subskrybuje zawartość