Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (S2)
specjalność: Innowacje w gospodarce

Sylabus przedmiotu Analizy mikro i makroekonomiczne przy wykorzystaniu języka R:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analizy mikro i makroekonomiczne przy wykorzystaniu języka R
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Ekonomii, Finansów i Rachunkowości
Nauczyciel odpowiedzialny Błażej Suproń <Blazej.Supron@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 10 0,60,50zaliczenie
laboratoriaL3 20 1,40,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Student posiada wiedzę z zakresu mikro i makroekonomii
W-2Student posiada umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego
W-3Student posiada wiadomości z zakresu statystyki i ekonometrii
W-4Student potrafi uzupełniać i doskonalić nabytą wiedzę i umiejętności

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z wybranymi możliwościami środowiska R w zakresie przetwarzania i analizy danych ekonomicznych
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania bibliotek języka R
C-3Uzyskanie praktycznych umiejętności wykorzystania R do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych ekonomicznych oraz automatycznego generowania raportów z uzyskanych wyników
C-4Nabycie umiejętności programowania prostych skryptów w R

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenia do języka R. Podstawowe funkcje pakietu i jego zastosowanie w analizach mikro i makroekonomicznych. Środowisko pracy oraz pakiety. Zasoby dostępne online. Integracja R z Microsoft Excel2
T-L-2Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online3
T-L-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych3
T-L-4Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych3
T-L-5Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R4
T-L-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów2
T-L-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych2
T-L-8Kolokwium - zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych (zadania praktyczne).1
20
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.2
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.3
T-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.2
T-W-4Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi.2
T-W-5Kolokwium - zaliczenie wykładów (test).1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych12
A-L-3Przygotowanie do kolokwium3
35
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Praca własna studenta i zapoznanie się z materiałami źródłowymi5
15

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera oraz dyskusja dydaktyczna.
M-2Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny osiągnięć studenta - samodzielne rozwiązanie zadania problemowego z wykorzystaniem języka R
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny wiedzy studenta w formie testu jednokrotnego wyboru

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
E_2A_C10/3.4_W01
Student ma wiedzę na temat zasad działania programu R, zna i rozumie podstawową składnię języka R oraz wybrane metody analizy danych
E_2A_W01C-1T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-1M-2S-2
E_2A_C10/3.4_W02
Student posiada wiedzę na temat wybranych pakietów języka R stosowanych w analizach mikro i makroekonomicznych
E_2A_W01, E_2A_W02C-1T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-1M-2S-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
E_2A_C10/3.4_U01
Student potrafi zastosować poznane typy danych i pakiety oraz przeprowadzić przy ich pomocy analizę danych mikro i makroekonomicznych w języku R
E_2A_U01, E_2A_U07C-3, C-2T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-1, T-L-7M-1S-1
E_2A_C10/3.4_U02
Student potrafi korzystać z poleceń i funkcji programu R, tworzyć proste skrypty automatyzujące pracę oraz generować wykresy, grafy i raporty w języku R.
E_2A_U04, E_2A_U13C-3, C-2, C-4T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-1, T-L-7M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
E_2A_C10/3.4_K01
Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej celem podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy i korzystania z różnych źródeł na temat języka R
E_2A_K02C-3, C-2T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-1, T-L-7M-2, M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_C10/3.4_W01
Student ma wiedzę na temat zasad działania programu R, zna i rozumie podstawową składnię języka R oraz wybrane metody analizy danych
2,0Student nie zna podstawowych zasad obsługi programu R, nie potrafi zastosować podstawowych metod analizy danych ekonomicznych w środowisku R.
3,0Student zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R w stopniu podstawowym. Potrafi również zastosować podstawowe metody analizy danych ekonomicznych w środowisku R.
3,5Student zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R w stopniu podstawowym. Zna proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych oraz przeprowadza podstawowe operacje na danych ekonomicznych.
4,0Student zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R w stopniu dobrym. Zna dobrze proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych. Zna pakiety języka wykorzystywane w analizie danych ekonomicznych.
4,5Student biegle zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R. Zna bardzo dobrze proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych. Zna pakiety języka wykorzystywane w analizie danych ekonomicznych.
5,0Student biegle zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R. Zna bardzo dobrze proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych. Zna pakiety wykorzystywane w analizie danych ekonomicznych. Umie ocenić jakość skryptów oraz zna sposoby automatyzacji pracy.
E_2A_C10/3.4_W02
Student posiada wiedzę na temat wybranych pakietów języka R stosowanych w analizach mikro i makroekonomicznych
2,0Student nie posiada wiedzy na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych
3,0Student posiada wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych
3,5Student posiada wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych. Zna w stopniu podstawowym dodatkowe pakiety dodatkowe wykorzystywane w analizach mikro i makroekonomicznych
4,0Student opanował wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych w stopniu dobrym. Zna w stopniu dobrym dodatkowe pakiety wykorzystywane w analizach mikro i makroekonomicznych.
4,5Student opanował wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych w stopniu dobrym. Posiada wiedzę na temat wykorzystywania dodatkowych pakietów w analizach mikro i makroekonomicznych oraz możliwości ich dostosowywania do realizacji wybranych zadań
5,0Student opanował wiedzę na temat pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych w stopniu bardzo dobrym. Zna popularne pakiety dodatkowe wykorzystywane w analizach mikro i makroekonomicznych. Posiada wiedzę na temat możliwości dostosowywania pakietów oraz tworzenia własnych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_C10/3.4_U01
Student potrafi zastosować poznane typy danych i pakiety oraz przeprowadzić przy ich pomocy analizę danych mikro i makroekonomicznych w języku R
2,0Student nie potrafi zastosować poznanych typów danych i pakietów oraz przeprowadzić przy ich pomocy podstawowej analizy danych mikro i makroekonomicznych w języku R
3,0Student potrafi zastosować podstawowe typy danych oraz wykorzystywać podstawowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
3,5Student potrafi zastosować podstawowe i złożone typy danych oraz wykorzystywać podstawowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
4,0Student potrafi zastosować podstawowe i złożone typy danych oraz wykorzystywać podstawowe i dodatkowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
4,5Student potrafi zastosować złożone i podstawowe typy danych oraz wykorzystywać zaawansowane funkcje pakietów języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
5,0Student potrafi w zaawansowany sposób wykorzystywać złożone i podstawowe typy danych oraz funkcje pakietów języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
E_2A_C10/3.4_U02
Student potrafi korzystać z poleceń i funkcji programu R, tworzyć proste skrypty automatyzujące pracę oraz generować wykresy, grafy i raporty w języku R.
2,0Student nie potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji języka R
3,0Student potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji programu R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania prostych analiz danych ekonomicznych
3,5Student potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania prostych analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy podstawowych funkcji języka R
4,0Student potrafi korzystać z podstawowych i dodatkowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy podstawowych funkcji języka R oraz generowania prostych raportów
4,5Student potrafi korzystać z podstawowych i dodatkowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy zaawansowanych funkcji języka R oraz generowania raportów
5,0Student potrafi korzystać z podstawowych i dodatkowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy zaawansowanych funkcji języka R oraz nabył umiejętność pisania prostych skryptów

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_C10/3.4_K01
Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej celem podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy i korzystania z różnych źródeł na temat języka R
2,0Student nie jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy
3,0Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy
3,5Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z podstawowych źródeł wiedzy na temat języka R
4,0Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z różnych źródeł wiedzy na temat języka R
4,5Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z różnych źródeł wiedzy na temat języka R oraz poszukiwać przy pomocy podstawowych źródeł rozwiązania różnych problemów analitycznych
5,0Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z różnych źródeł wiedzy na temat języka R oraz tworzyć własne rozwiązania złożonych problemów analitycznych

Literatura podstawowa

  1. Lander J.P., Język R dla każdego, Promise, Warszawa, 2018, Pozycja dostępna w serwisie IBUK Libra dla studentów ZUT
  2. Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GIS, Wrocław, 2017, Wersja online: http://pbiecek.github.io/Przewodnik
  3. Wickham H., Grolemund G., Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych, Helion, Gliwice, 2017, Wersja internetowa: https://r4ds.had.co.nz/
  4. Garrett G., Hadley W., R for Data Science, O'REILLY, 2016

Literatura dodatkowa

  1. Oficjalna strona internetowa projektu R, http://www.r-project.org/
  2. Wawrowski Ł., Podstawy programowania R, Przewodnik online: http://www.wawrowski.edu.pl/ppr/

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenia do języka R. Podstawowe funkcje pakietu i jego zastosowanie w analizach mikro i makroekonomicznych. Środowisko pracy oraz pakiety. Zasoby dostępne online. Integracja R z Microsoft Excel2
T-L-2Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online3
T-L-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych3
T-L-4Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych3
T-L-5Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R4
T-L-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów2
T-L-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych2
T-L-8Kolokwium - zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych (zadania praktyczne).1
20

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.2
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.3
T-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.2
T-W-4Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi.2
T-W-5Kolokwium - zaliczenie wykładów (test).1
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach20
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych12
A-L-3Przygotowanie do kolokwium3
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2Praca własna studenta i zapoznanie się z materiałami źródłowymi5
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_C10/3.4_W01Student ma wiedzę na temat zasad działania programu R, zna i rozumie podstawową składnię języka R oraz wybrane metody analizy danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W01Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi możliwościami środowiska R w zakresie przetwarzania i analizy danych ekonomicznych
Treści programoweT-W-4Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi.
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.
T-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.
T-W-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.
Metody nauczaniaM-2Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny wiedzy studenta w formie testu jednokrotnego wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie zna podstawowych zasad obsługi programu R, nie potrafi zastosować podstawowych metod analizy danych ekonomicznych w środowisku R.
3,0Student zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R w stopniu podstawowym. Potrafi również zastosować podstawowe metody analizy danych ekonomicznych w środowisku R.
3,5Student zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R w stopniu podstawowym. Zna proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych oraz przeprowadza podstawowe operacje na danych ekonomicznych.
4,0Student zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R w stopniu dobrym. Zna dobrze proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych. Zna pakiety języka wykorzystywane w analizie danych ekonomicznych.
4,5Student biegle zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R. Zna bardzo dobrze proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych. Zna pakiety języka wykorzystywane w analizie danych ekonomicznych.
5,0Student biegle zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R. Zna bardzo dobrze proste i złożone typy danych dostępne w pakietach standardowych. Zna pakiety wykorzystywane w analizie danych ekonomicznych. Umie ocenić jakość skryptów oraz zna sposoby automatyzacji pracy.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_C10/3.4_W02Student posiada wiedzę na temat wybranych pakietów języka R stosowanych w analizach mikro i makroekonomicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W01Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
E_2A_W02Zna i rozumie w pogłębionym stopniu miejsce i znaczenie ekonomii i finansów w systemie nauk społecznych oraz powiązania z innymi dyscyplinami naukowymi i kierunki jej rozwoju
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z wybranymi możliwościami środowiska R w zakresie przetwarzania i analizy danych ekonomicznych
Treści programoweT-W-4Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi.
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.
T-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.
T-W-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.
Metody nauczaniaM-2Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny wiedzy studenta w formie testu jednokrotnego wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada wiedzy na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych
3,0Student posiada wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych
3,5Student posiada wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych. Zna w stopniu podstawowym dodatkowe pakiety dodatkowe wykorzystywane w analizach mikro i makroekonomicznych
4,0Student opanował wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych w stopniu dobrym. Zna w stopniu dobrym dodatkowe pakiety wykorzystywane w analizach mikro i makroekonomicznych.
4,5Student opanował wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych w stopniu dobrym. Posiada wiedzę na temat wykorzystywania dodatkowych pakietów w analizach mikro i makroekonomicznych oraz możliwości ich dostosowywania do realizacji wybranych zadań
5,0Student opanował wiedzę na temat pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych w stopniu bardzo dobrym. Zna popularne pakiety dodatkowe wykorzystywane w analizach mikro i makroekonomicznych. Posiada wiedzę na temat możliwości dostosowywania pakietów oraz tworzenia własnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_C10/3.4_U01Student potrafi zastosować poznane typy danych i pakiety oraz przeprowadzić przy ich pomocy analizę danych mikro i makroekonomicznych w języku R
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U01Potrafi wykorzystać wiedzę do formułowania i rozwiązywania złożonych i nietypowych problemów dotyczących procesów i zjawisk społeczno-gospodarczych oraz rozwiązywania zadań w nieprzewidywalnych warunkach w sposób innowacyjny
E_2A_U07Potrafi analizować trendy w gospodarce (w tym oceniać efekty rozwoju zrównoważonego na poziomie globalnym, krajowym, regionalnym i lokalnym) oraz złożone problemy współczesnej gospodarki w świetle dorobku i poglądów autorytetów ekonomii i finansów
Cel przedmiotuC-3Uzyskanie praktycznych umiejętności wykorzystania R do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych ekonomicznych oraz automatycznego generowania raportów z uzyskanych wyników
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania bibliotek języka R
Treści programoweT-L-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych
T-L-2Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online
T-L-4Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych
T-L-5Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R
T-L-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów
T-L-1Wprowadzenia do języka R. Podstawowe funkcje pakietu i jego zastosowanie w analizach mikro i makroekonomicznych. Środowisko pracy oraz pakiety. Zasoby dostępne online. Integracja R z Microsoft Excel
T-L-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera oraz dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny osiągnięć studenta - samodzielne rozwiązanie zadania problemowego z wykorzystaniem języka R
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi zastosować poznanych typów danych i pakietów oraz przeprowadzić przy ich pomocy podstawowej analizy danych mikro i makroekonomicznych w języku R
3,0Student potrafi zastosować podstawowe typy danych oraz wykorzystywać podstawowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
3,5Student potrafi zastosować podstawowe i złożone typy danych oraz wykorzystywać podstawowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
4,0Student potrafi zastosować podstawowe i złożone typy danych oraz wykorzystywać podstawowe i dodatkowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
4,5Student potrafi zastosować złożone i podstawowe typy danych oraz wykorzystywać zaawansowane funkcje pakietów języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
5,0Student potrafi w zaawansowany sposób wykorzystywać złożone i podstawowe typy danych oraz funkcje pakietów języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_C10/3.4_U02Student potrafi korzystać z poleceń i funkcji programu R, tworzyć proste skrypty automatyzujące pracę oraz generować wykresy, grafy i raporty w języku R.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U04Potrafi formułować i testować hipotezy związane z prostymi problemami badawczymi z zakresu ekonomii i finansów
E_2A_U13Potrafi samodzielnie planować i realizować proces własnego uczenia przez całe życie oraz inspirować innych do samodoskonalenia
Cel przedmiotuC-3Uzyskanie praktycznych umiejętności wykorzystania R do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych ekonomicznych oraz automatycznego generowania raportów z uzyskanych wyników
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania bibliotek języka R
C-4Nabycie umiejętności programowania prostych skryptów w R
Treści programoweT-L-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych
T-L-2Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online
T-L-4Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych
T-L-5Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R
T-L-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów
T-L-1Wprowadzenia do języka R. Podstawowe funkcje pakietu i jego zastosowanie w analizach mikro i makroekonomicznych. Środowisko pracy oraz pakiety. Zasoby dostępne online. Integracja R z Microsoft Excel
T-L-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera oraz dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny osiągnięć studenta - samodzielne rozwiązanie zadania problemowego z wykorzystaniem języka R
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji języka R
3,0Student potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji programu R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania prostych analiz danych ekonomicznych
3,5Student potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania prostych analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy podstawowych funkcji języka R
4,0Student potrafi korzystać z podstawowych i dodatkowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy podstawowych funkcji języka R oraz generowania prostych raportów
4,5Student potrafi korzystać z podstawowych i dodatkowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy zaawansowanych funkcji języka R oraz generowania raportów
5,0Student potrafi korzystać z podstawowych i dodatkowych poleceń i funkcji języka R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania analiz danych ekonomicznych. Dodatkowo posiada umiejętność przygotowania wykresów i grafów przy pomocy zaawansowanych funkcji języka R oraz nabył umiejętność pisania prostych skryptów
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_C10/3.4_K01Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej celem podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy i korzystania z różnych źródeł na temat języka R
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_K02Jest gotów do uznawania znaczenia wiedzy z zakresu ekonomii i finansów w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych, a w przypadku trudności z ich rozwiązaniem jest gotów do korzystania z opinii ekspertów
Cel przedmiotuC-3Uzyskanie praktycznych umiejętności wykorzystania R do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych ekonomicznych oraz automatycznego generowania raportów z uzyskanych wyników
C-2Nabycie umiejętności wykorzystywania bibliotek języka R
Treści programoweT-W-4Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi.
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.
T-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.
T-W-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.
T-L-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych
T-L-2Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online
T-L-4Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych
T-L-5Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R
T-L-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów
T-L-1Wprowadzenia do języka R. Podstawowe funkcje pakietu i jego zastosowanie w analizach mikro i makroekonomicznych. Środowisko pracy oraz pakiety. Zasoby dostępne online. Integracja R z Microsoft Excel
T-L-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych
Metody nauczaniaM-2Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami
M-1Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera oraz dyskusja dydaktyczna.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny osiągnięć studenta - samodzielne rozwiązanie zadania problemowego z wykorzystaniem języka R
S-2Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny wiedzy studenta w formie testu jednokrotnego wyboru
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy
3,0Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy
3,5Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z podstawowych źródeł wiedzy na temat języka R
4,0Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z różnych źródeł wiedzy na temat języka R
4,5Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z różnych źródeł wiedzy na temat języka R oraz poszukiwać przy pomocy podstawowych źródeł rozwiązania różnych problemów analitycznych
5,0Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z różnych źródeł wiedzy na temat języka R oraz tworzyć własne rozwiązania złożonych problemów analitycznych