Wstępna analiza danych - wizualizacja
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 117129-WstAnDaWiz |
Kod Erasmus / ISCED: | (brak danych) / (brak danych) |
Nazwa przedmiotu: | Wstępna analiza danych - wizualizacja |
Jednostka: | Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania |
Grupy: |
Studia podyplomowe w zakresie "Data Science w biznesie" |
Punkty ECTS i inne: |
(brak)
|
Język prowadzenia: | polski |
Wymagania wstępne: | Podstawowa umiejętność posługiwania się komputerem z systemem Windows. Podstawowa wiedza o typach danych i poziomach pomiaru. |
Rodzaj przedmiotu: | przedmiot obligatoryjny |
Całkowity nakład pracy studenta: | Godziny realizowane z udziałem nauczycieli: 6 (2+4). Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta/słuchacza/uczestnika kursu potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu: 15. Czas wymagany do przygotowania się do uczestnictwa w procesie oceniania (np. w egzaminach): 5. Czas wymagany do odbycia obowiązkowej (-ych) praktyki (praktyk): 0. |
Efekty uczenia się - wiedza: | WADW_W01 Rozumie potrzebę wizualizacji danych. (EK_W01) WADW_W02 Zna podstawowe typy wykresów statystycznych. (EK_W06) WADW_W03 Zna podstawowe zasady tworzenia dobrych wizualizacji. (EK_W06) |
Efekty uczenia się - umiejętności: | WADW_U01 Umie zaproponować odpowiedni sposób wizualizacji wybranych zmiennych. (EK_U05) WADW_U02 Umie zadbać o stronę graficzną i estetyczną tworzonej wizualizacji. (EK_U05) |
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne: | WADW_K01 W sposób krytyczny odczytuje zależności przedstawione na wykresach statystycznych. (EK_K02) WADW_K02 Potrafi dobrać odpowiedni typ wizualizacji danych dla danej grupy docelowej. (EK_K01) |
Metody dydaktyczne podające: | - wykład informacyjny (konwencjonalny) |
Metody dydaktyczne poszukujące: | - giełda pomysłów |
Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest zapoznanie słuchaczy z podstawowymi typami wykresów statystycznych, zasadami tworzenia dobrych wizualizacji oraz najczęściej spotykanymi błędami. |
Pełny opis: |
Wykład: - Podstawy wizualizacji danych: od najprostszych wykresów do skomplikowanych grafik. - Zasady tworzenia dobrej wizualizacji danych. Ćwiczenia: - Odczytywanie informacji z wykresów. - Najczęstsze błędy. - Wizualizacja danych z użyciem dostępnego oprogramowania. |
Literatura: |
Literatura podstawowa: - Przemysław Biecek: ,,Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych’’. Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa, 2014 (dostępne na stronie http://www.biecek.pl/Eseje/). Literatura uzupełniająca: - Julie Steele. Noah Iliinsky: ,,Beautiful Visualization’’, O’Reilly, 2010. - Wojciech Korsak: ,,Wizualizacja informacji w biznesie’’, Novae Res, 2015. |
Metody i kryteria oceniania: |
Aktywność na zajęciach (WADW_W01, WADW_K01). Zadania zlecone przez prowadzącego (WADW_W02, WADW_W03, WADW_U01, WADW_U02, WADW_K02). |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.