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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Student posiada wiedzę z zakresu mikro i makroekonomii |
| W-2 | Student posiada umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego |
| W-3 | Student posiada wiadomości z zakresu statystyki i ekonometrii |
| W-4 | Student potrafi uzupełniać i doskonalić nabytą wiedzę i umiejętności |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z wybranymi możliwościami środowiska R w zakresie przetwarzania i analizy danych ekonomicznych |
| C-2 | Nabycie umiejętności wykorzystywania bibliotek języka R |
| C-3 | Uzyskanie praktycznych umiejętności wykorzystania R do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych ekonomicznych oraz automatycznego generowania raportów z uzyskanych wyników |
| C-4 | Nabycie umiejętności programowania prostych skryptów w R |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Wprowadzenia 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 | 2 |
| T-L-2 | Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online | 3 |
| T-L-3 | Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych | 3 |
| T-L-4 | Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych | 3 |
| T-L-5 | Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R | 4 |
| T-L-6 | Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów | 2 |
| T-L-7 | Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych | 2 |
| T-L-8 | Kolokwium - zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych (zadania praktyczne). | 1 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii. | 2 |
| T-W-2 | Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych. | 3 |
| T-W-3 | Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych. | 2 |
| T-W-4 | Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi. | 2 |
| T-W-5 | Kolokwium - zaliczenie wykładów (test). | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych | 12 |
| A-L-3 | Przygotowanie do kolokwium | 3 |
| 35 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Praca własna studenta i zapoznanie się z materiałami źródłowymi | 5 |
| 15 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera oraz dyskusja dydaktyczna. |
| M-2 | Wykład informacyjno-problemowy w postaci prezentacji multimedialnej wraz z przykładami |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny osiągnięć studenta - samodzielne rozwiązanie zadania problemowego z wykorzystaniem języka R |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Kolokwium służące do oceny wiedzy studenta w formie testu jednokrotnego wyboru |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_W01 | — | C-1 | T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-1 | M-2 | S-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_W02 | — | C-1 | T-W-4, T-W-2, T-W-3, T-W-1 | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_U07 | — | C-3, C-2 | T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-1, T-L-7 | M-1 | S-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_U13 | — | C-3, C-2, C-4 | T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-1, T-L-7 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K02 | — | C-3, C-2 | T-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-7 | M-2, M-1 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium 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 | 2,0 | Student nie zna podstawowych zasad obsługi programu R, nie potrafi zastosować podstawowych metod analizy danych ekonomicznych w środowisku R. |
| 3,0 | Student zna zasady działania programu R i rozumie składnię języka R w stopniu podstawowym. Potrafi również zastosować podstawowe metody analizy danych ekonomicznych w środowisku R. | |
| 3,5 | Student 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. | |
| 4,0 | Student 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. | |
| 4,5 | Student 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. | |
| 5,0 | Student 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 | 2,0 | Student nie posiada wiedzy na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych |
| 3,0 | Student posiada wiedzę na temat podstawowych pakietów języka R wykorzystywanych w analizach mikro i makroekonomicznych | |
| 3,5 | Student 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 | |
| 4,0 | Student 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. | |
| 4,5 | Student 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 | |
| 5,0 | Student 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 się | Ocena | Kryterium 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 | 2,0 | Student nie potrafi zastosować poznanych typów danych i pakietów oraz przeprowadzić przy ich pomocy podstawowej analizy danych mikro i makroekonomicznych w języku R |
| 3,0 | Student potrafi zastosować podstawowe typy danych oraz wykorzystywać podstawowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych | |
| 3,5 | Student potrafi zastosować podstawowe i złożone typy danych oraz wykorzystywać podstawowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych | |
| 4,0 | Student potrafi zastosować podstawowe i złożone typy danych oraz wykorzystywać podstawowe i dodatkowe pakiety języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych | |
| 4,5 | Student potrafi zastosować złożone i podstawowe typy danych oraz wykorzystywać zaawansowane funkcje pakietów języka R do przeprowadzenia analiz danych mikro i makroekonomicznych | |
| 5,0 | Student 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. | 2,0 | Student nie potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji języka R |
| 3,0 | Student potrafi korzystać z podstawowych poleceń i funkcji programu R oraz wykorzystywać je podczas przeprowadzania prostych analiz danych ekonomicznych | |
| 3,5 | Student 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 | |
| 4,0 | Student 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 | |
| 4,5 | Student 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 | |
| 5,0 | Student 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 się | Ocena | Kryterium 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 | 2,0 | Student nie jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy |
| 3,0 | Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy | |
| 3,5 | Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z podstawowych źródeł wiedzy na temat języka R | |
| 4,0 | Student jest świadomy znaczenia wiedzy eksperckiej w celu podniesienia swoich kompetencji na rynku pracy. Potrafi korzystać z różnych źródeł wiedzy na temat języka R | |
| 4,5 | Student 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 | |
| 5,0 | Student 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
- Lander J.P., Język R dla każdego, Promise, Warszawa, 2018, Pozycja dostępna w serwisie IBUK Libra dla studentów ZUT
- Biecek P., Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GIS, Wrocław, 2017, Wersja online: http://pbiecek.github.io/Przewodnik
- Wickham H., Grolemund G., Język R. Kompletny zestaw narzędzi dla analityków danych, Helion, Gliwice, 2017, Wersja internetowa: https://r4ds.had.co.nz/
- Garrett G., Hadley W., R for Data Science, O'REILLY, 2016
Literatura dodatkowa
- Oficjalna strona internetowa projektu R, http://www.r-project.org/
- Wawrowski Ł., Podstawy programowania R, Przewodnik online: http://www.wawrowski.edu.pl/ppr/