Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowaniaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

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
- laboratoryjna
- projektu
- studium przypadku

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
Wybrany podział planu:


powiększ
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
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.