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

Analiza danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1000-M1ADA Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (0541) Matematyka
Nazwa przedmiotu: Analiza danych
Jednostka: Wydział Matematyki i Informatyki
Grupy: Mat+Fiz, I st., stacjonarne, 3 rok, przedmioty obowiązkowe
Mat+Inf, I st., stacjonarne, 3 rok, przedmioty obowiązkowe
Wszystkie przedmioty z WMiI
Punkty ECTS i inne: 2.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Zaliczenie przedmiotu Rachunek prawdopodobieństwa.

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot obowiązkowy

Całkowity nakład pracy studenta:

- godziny realizowane z udziałem nauczycieli: 30 godz. (15 godz. wykład + 15 godz. laboratorium),

- praca własna (bieżące przygotowanie do zajęć, studiowanie literatury): 12 godz.,

- czas poświęcony na przygotowanie do zaliczenia i zaliczenie: 8 godz.

Razem: 50 godzin (2 pkt ECTS).

Efekty uczenia się - wiedza:

W1: zna podstawy rachunku prawdopodobieństwa w stopniu wystarczającym do opisu i analizy eksperymentu losowego i przeprowadzania prostego rozumowania statystycznego (K_W06),

W2: zna podstawowe metody statystyki opisowej i matematycznej, w tym zasady tworzenia wykresów statystycznych, estymacji oraz testowania hipotez parametrycznych (K_W02).

Efekty uczenia się - umiejętności:

U1: potrafi zbudować i przeanalizować model matematyczny eksperymentu losowego (K_U21),

U2: umie posługiwać się statystycznymi charakterystykami populacji i ich odpowiednikami próbkowymi, potrafi przeprowadzić proste rozumowanie statystyczne, także z wykorzystaniem narzędzi komputerowych (K_U22).

U3: pracuje systematycznie i umie samodzielnie realizować uzgodnione cele; dotrzymuje terminów (K_U24, K_U26).

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

K1: jest gotów do krytycznej oceny swojej wiedzy i dalszego jej doskonalenia z wykorzystaniem różnych źródeł informacji (K_K03),

K2: jest gotów do pokonywania trudności stojących na drodze do realizacji założonego celu i systematycznej pracy nad wszelkimi projektami (K_K04).

Metody dydaktyczne:

Wykład informacyjny (konwencjonalny). pokaz, metoda laboratoryjna.

Metody dydaktyczne eksponujące:

- pokaz

Metody dydaktyczne podające:

- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Metody dydaktyczne poszukujące:

- laboratoryjna

Skrócony opis:

Przedmiot ten może być zalecony przez komisję kwalifikacyjną jako przedmiot wyrównawczy uczestnikom studiów 2. stopnia, którzy nie osiągnęli efektów kształcenia tego przedmiotu w trakcie studiów 1. stopnia.

Celem wykładu jest elementarne wprowadzenie w problematykę analizy i eksploracji danych.

Ćwiczenia prowadzone będą w laboratorium z używaniem programu R i pakietu SPSS.

Pełny opis:

  • Typowe problemy analizy danych, przykłady. Etapy badania statystycznego.
  • Zmienne i typy zmiennych. Rozkład częstości zmiennej. Graficzne przedstawienie danych.
  • Statystyka opisowa. Miary położenia, rozproszenia, asymetrii, koncentracji.
  • Wstępna obróbka danych.
  • Wnioskowanie statystyczne. Estymacja parametrów rozkładów, testowanie hipotez statystycznych.
Literatura:

Literatura podstawowa:

  1. Koronacki J., Mielniczuk J. Statystyka. WNT, Warszawa, 2001. 
  2. Larose D. T. Metody i modele eksploracji danych. PWN, Warszawa, 2008.

Literatura uzupełniająca:

  1. Brandt S. Analiza danych. PWN, Warszawa, 1998.
  2. Stanisz A. Przystępny kurs statystyki, tom 1. StatSoft Polska, Kraków, 1998.
Metody i kryteria oceniania:

Zaliczenie wykładu i zaliczenie ćwiczeń.

Zaliczenie wykładu weryfikuje efekty W1, W2, U1, U2, K1.

Zaliczenie ćwiczeń weryfikuje efekty W2, U1, U2, U3, K2.

Praktyki zawodowe:

Nie dotyczy.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2017/18" (zakończony)

Okres: 2018-02-26 - 2018-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin, 15 miejsc więcej informacji
Wykład, 15 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksander Zaigrajew
Prowadzący grup: Aleksander Zaigrajew
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie lub ocena
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2018/19" (zakończony)

Okres: 2019-02-25 - 2019-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin, 15 miejsc więcej informacji
Wykład, 15 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksander Zaigrajew
Prowadzący grup: Wojciech Rejchel, Aleksander Zaigrajew
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2019/20" (zakończony)

Okres: 2020-02-29 - 2020-09-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin, 15 miejsc więcej informacji
Wykład, 15 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksander Zaigrajew
Prowadzący grup: Wojciech Rejchel, Aleksander Zaigrajew
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2020/21"

Okres: 2021-02-22 - 2021-09-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin, 16 miejsc więcej informacji
Wykład, 15 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksander Zaigrajew
Prowadzący grup: Wojciech Rejchel, Aleksander Zaigrajew
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Zaliczenie

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2021/22" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-02-21 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin, 16 miejsc więcej informacji
Wykład, 15 godzin, 30 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Aleksander Zaigrajew
Prowadzący grup: Wojciech Rejchel, Aleksander Zaigrajew
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Laboratorium - Zaliczenie
Wykład - Zaliczenie
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.