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: |
1.00  |
||
| Język prowadzenia: | polski | ||
| Wymagania wstępne: | Podstawowa umiejętność posługiwania się komputerem z systemem Windows. Podstawowa wiedza o typach danych i poziomach pomiaru. |
||
| Rodzaj przedmiotu: | przedmiot obowiązkowy |
||
| 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). |
||
Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2019/20" (zakończony)
| Okres: | 2019-10-01 - 2020-09-30 |
 
 zobacz plan zajęć |
| Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 4 godzin  więcej informacji Wykład, 2 godzin więcej informacji |
|
| Koordynatorzy: | Joanna Karłowska-Pik | |
| Prowadzący grup: | Joanna Karłowska-Pik, Bartosz Ziemkiewicz | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie
Ćwiczenia - Zaliczenie Wykład - Zaliczenie |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.