Języki skryptowe w analizie danych Kierunek studiów: Informatyka
Kod programu: W4-N2IN19.2021

Nazwa modułu: Języki skryptowe w analizie danych
Kod modułu: W4-IN-N2-20-F-JSwAD
Kod programu: W4-N2IN19.2021
Semestr:
  • semestr zimowy 2023/2024
  • semestr letni 2022/2023
  • semestr zimowy 2022/2023
  • semestr letni 2021/2022
Język wykładowy: polski
Forma zaliczenia: zaliczenie
Punkty ECTS: 4
Opis:
Celem modułu jest zapoznanie studentów z możliwościami zaawansowanej analizy danych z elementami automatyzacji przy wykorzystaniu języków skryptowych takich jak Python lub R.
Wymagania wstępne:
(brak informacji)
Literatura podstawowa:
1. Przemysła Biecek, "Przewodnik po pakiecie R", Oficyna Wydawnicza GiS 2. Marek Gągolewski, "Programowanie w języku R", PWN 3. John M. Quick, Analiza statystyczna w środowisku R, Helion 4. Tomasz Górecki, Podstawy statystyki z przykładami w R 5. Michael Dawson, Python dla każdego. Podstawy programowania, Helion 6. Wes McKinney, Python w analizie danych, Helion
Efekt modułowy Kody efektów kierunkowych do których odnosi się efekt modułowy [stopień realizacji: skala 1-5]
Ma wiedzę na temat wykorzystania i implementacji algorytmów. [M_001]
 K_W02 [1/5] K_W04 [1/5]
Ma wiedzę o sposobie przetwarzania danych, o wykorzystywanych algorytmach i sposobie interpretacji wyników. [M_002]
 K_W04 [1/5] K_W09 [1/5]
Potrafi dobrać i zaimplementować odpowiedni algorytm do przetwarzania danych. [M_003]
 K_U08 [1/5] K_U09 [1/5] K_U10 [1/5]
Potrafi zinterpretować otrzymane wynik analizy danych, oraz zaprezentować wyniki analizy danych uzasadniając użyte techniki [M_004]
 K_U03 [2/5] K_U04 [2/5] K_U10 [1/5]
Potrafi opracować schemat postępowania z danymi, mające na celu ich prawidłową analizę. [M_005]
 K_U01 [1/5] K_U02 [1/5] K_U03 [1/5]
Potrafi zaimplementować zautomatyzowany system analizy danych, pracując indywidualnie lub zespołowo. [M_006]
 K_U02 [2/5] K_U09 [1/5] K_U10 [3/5]
Ma świadomość wpływu algorytmów na otrzymane rezultaty analizy danych [M_007]
 K_K01 [1/5]
Typ Opis Kody efektów modułowych do których odnosi się sposób weryfikacji
Sprawozdania [W_001]
Opracowanie sprawozdań w formie pisemnej ich zaliczenie w określonym terminie jako weryfikacja umiejętności nabytych podczas rozwiązywania problemów.
 M_001 M_002 M_003 M_004 M_007
Zadanie projektowe [W_002]
Opracowanie indywidualnego bądź grupowego projektu wraz z dokumentacją systemu analizy danych.
 M_001 M_002 M_003 M_005 M_006 M_007
Rodzaj prowadzonych zajęć Praca własna studenta Sposoby weryfikacji
Typ Opis (z uwzględnieniem metod dydaktycznych) Liczba godzin Opis Liczba godzin
wykład [Z_001]
Wykłady prowadzone z wykorzystaniem narzędzi multimedialnych, omawiające zagadnienia związane z analizą i automatyzacją analizy danych w językach skryptowych.
 15
Przygotowanie do laboratoriów i zaliczenia wykładu.
 20 Zadanie projektowe [W_002]
laboratorium [Z_002]
Przygotowanie studentów do samodzielnego wykonywania ćwiczeń laboratoryjnych. Prezentacja praktyczna zagadnień poruszanych w ramach wykładów.
 30
Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych. Samodzielne rozwiązywanie ćwiczeń laboratoryjnych. Przygotowanie projektu zaliczeniowego.
 55 Sprawozdania [W_001] Zadanie projektowe [W_002]
Załączniki
Opis modułu (PDF)
Informacje o sylabusach mogą ulec zmianie w trakcie trwania studiów.
Sylabusy (USOSweb)
Semestr Moduł Język wykładowy
(brak danych)