Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Informatyka w finansach i bankowości

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 1100-12-F21-IF-InfFB
Kod Erasmus / ISCED: 04.302 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0411) Rachunkowość podatków Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Informatyka w finansach i bankowości
Jednostka: Katedra Ekonometrii i Statystyki
Grupy: Finanse i rachunkowość, 1 rok II stopnia, PRK, sp. inżynieria finansowa
Finanse i rachunowość - plan studiów 1 rok 2 stopnia
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Wymagania wstępne:

Student powinien znać podstawy arkusza kalkulacyjnego i baz danych w zakresie programu przedmiotu Technologie informacyjne

Rodzaj przedmiotu:

przedmiot obowiązkowy

Całkowity nakład pracy studenta:

1. Godziny realizowane z udziałem nauczyciela - 30 godzin ćwiczeń, 5 godzin konsultacji,

2. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta - 40 godzin przygotowanie własne, rozwiązywanie zadanych problemów.

Efekty uczenia się - wiedza:

W1: Student zna narzędzia i systemy informatyczne wspomagające podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwach i instytucjach - K_W06

Efekty uczenia się - umiejętności:

U1: Student potrafi odpowiednio zagregować i zaprezentować w postaci czytelnych i atrakcyjnych wizualnie raportów dane i informacje potrzebne w procesach decyzyjnych - K_U03

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne:

K1: Student potrafi pozyskać z różnych źródeł (arkuszy kalkulacyjnych, baz i hurtowni danych, Internetu) dane potrzebne do rozwiązania problemów z zakresu finansów i rachunkowości - K_K03

Metody dydaktyczne poszukujące:

- ćwiczeniowa
- laboratoryjna

Skrócony opis:

Zajęcia są poświęcone praktycznemu wykorzystaniu współczesnych narzędzi informatycznych do analizy i wizualizacji danych finansowych oraz do modelowania bankowych procesów biznesowych.

Pełny opis:

Ćwiczenia odbywają się w laboratorium komputerowym, z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego, bazy danych, systemu Business Intelligence, systemu zarządzania procesami biznesowymi. Obejmują następujące zagadnienia:

1. Wykorzystanie tabel i wykresów przestawnych oraz narzędzi analizy warunkowejdo analizy danych finansowych U1, K1

2. Metody wizualizacji danych, kokpity informacyjne U1

3. Analiza danych z relacyjnej bazy danych: monitoring kredytowy W1, U1

4. Systemy Business Intelligence w bankowości i finansach - W1, U1, K1

a. Architektura hurtowni danych

b. Narzędzia analityczne hurtowni danych

c. Algorytmy Data Mining, wykorzystanie do: segmentacji rynku, analizy koszykowej, skoringu kredytowego, wykrywania nadużyć itp.)

5. Zarządzanie bankowymi procesami biznesowymi z wykorzystaniem systemu ADONIS - W1, U1

a. Standardy notacji dla modelowania procesów

b. Modelowanie procesu udzielania kredytu U1

c. Analiza, symulacja i ewaluacja procesu

Literatura:

M. Alexander, J. Walkenbach Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha, Helion 2011

W. Próchnicki Zastosowanie Excela w pracy analityka finansowego, specjalisty ds. controllingu i analityka sprzedaży, Helion 2012

W. L. Winston Microsoft Excel 2010. Analiza i Modelowanie Danych Biznesowych, Microsoft Press 2011

D. Harts Office 2007 Business Intelligence, APN Promise, Warszawa 2008

A.Gospodarowicz (red) Technologie informatyczne w bankowości, Wydawnictwo AE, Wrocław 2002

Metody i kryteria oceniania:

W1, U1: dwa kolokwia w laboratorium komputerowym polegające na rozwiązywaniu zadanych problemów +++ aktywność na zajęciach +

K1: kolokwium + aktywność na zajęciach w laboratorium ++

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.2.0-1 (2024-03-12)