Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Business Intelligence:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Business Intelligence
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Różewski <Przemyslaw.Rozewski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 30 3,00,50zaliczenie
wykładyW1 30 2,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1SQL basics, basic understanding of business processes

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Understanding key concepts and tools in business intelligence, data analysis, and data visualization.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Dashboard Design in PowerBI: multi data sources integration, DAX, PowerQuery.18
T-L-2Analysis of Data from Multiple Business Perspectives: ETL process design, data quality, visualisation, multidimensional data representation.12
30
wykłady
T-W-1Business Intelligence Concepts3
T-W-2Data Visualization for Analytics and Business Intelligence2
T-W-3Storytelling with Data2
T-W-4BI tools: Microsoft PowerBI, Google Data Studio3
T-W-5Dashboard Design3
T-W-6Business Analytics Fundamentals2
T-W-7Data Warehouse Concept and Achitectures3
T-W-8Extraction, Transformnation and Loading (ETL) process design4
T-W-9Multidimensional Data Representation and Manipulation3
T-W-10Data Engineering3
T-W-11Data Warehouse in Cloud2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Classes attendance30
A-L-2Homework45
75
wykłady
A-W-1Lectures attendance30
A-W-2Homework20
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Informative lectures
M-2Cases studies

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Project
S-2Ocena podsumowująca: Written exam

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_??_W01
Understanding key concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization
C-1T-W-2, T-W-6M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_1-_??_U01
Be able to effective use Data Visualization and Dashboard tool.
C-1T-L-1, T-W-5M-1, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_??_W01
Understanding key concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization
2,0
3,0Understanding the basic concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_??_U01
Be able to effective use Data Visualization and Dashboard tool.
2,0
3,0Be able to use with teacher support the Data Visualization and Dashboard tool.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Grossmann, Wilfried, Rinderle-Ma, Stefanie, Fundamentals of Business Intelligence, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2015, DOI: 10.1007/978-3-662-46531-8

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Dashboard Design in PowerBI: multi data sources integration, DAX, PowerQuery.18
T-L-2Analysis of Data from Multiple Business Perspectives: ETL process design, data quality, visualisation, multidimensional data representation.12
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Business Intelligence Concepts3
T-W-2Data Visualization for Analytics and Business Intelligence2
T-W-3Storytelling with Data2
T-W-4BI tools: Microsoft PowerBI, Google Data Studio3
T-W-5Dashboard Design3
T-W-6Business Analytics Fundamentals2
T-W-7Data Warehouse Concept and Achitectures3
T-W-8Extraction, Transformnation and Loading (ETL) process design4
T-W-9Multidimensional Data Representation and Manipulation3
T-W-10Data Engineering3
T-W-11Data Warehouse in Cloud2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Classes attendance30
A-L-2Homework45
75
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Lectures attendance30
A-W-2Homework20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_W01Understanding key concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization
Cel przedmiotuC-1Understanding key concepts and tools in business intelligence, data analysis, and data visualization.
Treści programoweT-W-2Data Visualization for Analytics and Business Intelligence
T-W-6Business Analytics Fundamentals
Metody nauczaniaM-1Informative lectures
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Written exam
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Understanding the basic concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_??_U01Be able to effective use Data Visualization and Dashboard tool.
Cel przedmiotuC-1Understanding key concepts and tools in business intelligence, data analysis, and data visualization.
Treści programoweT-L-1Dashboard Design in PowerBI: multi data sources integration, DAX, PowerQuery.
T-W-5Dashboard Design
Metody nauczaniaM-1Informative lectures
M-2Cases studies
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Project
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Be able to use with teacher support the Data Visualization and Dashboard tool.
3,5
4,0
4,5
5,0