Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Gospodarka nieruchomościami

Sylabus przedmiotu Analizy mikro i makroekonomiczne przy wykorzystaniu języka R:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia niestacjonarne 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 6 0,60,50zaliczenie
laboratoriaL3 12 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 Excel1
T-L-2Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online2
T-L-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych2
T-L-4Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych2
T-L-5Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R2
T-L-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów1
T-L-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych1
T-L-8Kolokwium - zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych (zadania praktyczne).1
12
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.1
T-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.1
T-W-4Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi.1
T-W-5Kolokwium - zaliczenie wykładów (test)1
6

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Udział w zajęciach12
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych14
A-L-3Przygotowanie do kolokwium3
A-L-4Praca własna studenta i zapoznanie się z materiałami źródłowymi6
35
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach6
A-W-2Praca własna studenta i zapoznanie się z materiałami źródłowymi9
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_C11_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-3, T-W-4, T-W-1, T-W-2M-2S-2
E_2A_C11_W02
Student posiada wiedzę na temat wybranych pakietów języka R stosowanych w analizach mikro i makroekonomicznych
E_2A_W02, E_2A_W01C-1T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-2M-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_C11_U01
Student potrafi zastosować poznane typy danych i pakiety oraz przeprowadzić przy ich pomocy analizę danych mikro i makroekonomicznych w języku R
E_2A_U07, E_2A_U01C-2, C-3T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-7, T-L-1, T-L-6M-1S-1
E_2A_C11_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-2, C-4, C-3T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-7, T-L-1, T-L-6M-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_C11_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-2, C-3T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-7, T-L-1, T-L-6M-2, M-1S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_C11_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_C11_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_C11_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_C11_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_C11_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 Excel1
T-L-2Praca w środowisku przy wykorzystaniu podstawowych poleceń R. Wykorzystywanie różnych struktur danych. Wczytywanie danych i używanie funkcji. Import danych ekonomicznych z baz online2
T-L-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych2
T-L-4Podstawowe funkcje graficzne pakietu R. Graficzna prezentacja danych mikro i makroekonomicznych2
T-L-5Operacje na szeregach czasowych. Podstawowe metody modelowania danych ekonomicznych w pakiecie R2
T-L-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów1
T-L-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych1
T-L-8Kolokwium - zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych (zadania praktyczne).1
12

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.1
T-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.1
T-W-4Grafika i raporty w R. Prezentacja wyników analiz ekonomicznych. Elementy uczenia maszynowego w R i jego zastosowanie w pracy z danymi ekonomicznymi.1
T-W-5Kolokwium - zaliczenie wykładów (test)1
6

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Udział w zajęciach12
A-L-2Przygotowanie do ćwiczeń laboratoryjnych14
A-L-3Przygotowanie do kolokwium3
A-L-4Praca własna studenta i zapoznanie się z materiałami źródłowymi6
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach6
A-W-2Praca własna studenta i zapoznanie się z materiałami źródłowymi9
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_C11_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-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.
T-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-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.
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_C11_W02Student posiada wiedzę na temat wybranych pakietów języka R stosowanych w analizach mikro i makroekonomicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_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
E_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-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.
T-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-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.
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_C11_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_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
E_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
Cel przedmiotuC-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
Treści programoweT-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-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych
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-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych
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-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów
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_C11_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-2Nabycie umiejętności wykorzystywania bibliotek języka R
C-4Nabycie umiejętności programowania prostych skryptów w R
C-3Uzyskanie praktycznych umiejętności wykorzystania R do przetwarzania, analizy i wizualizacji danych ekonomicznych oraz automatycznego generowania raportów z uzyskanych wyników
Treści programoweT-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-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych
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-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych
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-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów
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_C11_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-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
Treści programoweT-W-3Transformacja danych oraz wykorzystanie pakietów R w analizach mikro i makroekonomicznych. Przetwarzanie danych tekstowych.
T-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-1Wprowadzenie do Data science. Środowisko R – podstawowe informacje, historia, charakterystyka, przykłady praktycznych zastosowań. Źródła danych ekonomicznych online. Wykorzystanie Big Data w ekonomii.
T-W-2Podstawowe polecenia R i struktury danych. Używanie funkcji i wyrażenia sterujące. Kształtowanie danych na potrzeby analiz mikro i makroekonomicznych.
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-3Manipulacje grupowe, kształtowanie danych oraz iteracje. Przygotowywanie danych do analizy mikro i makroekonomicznej. Wykorzystywanie danych tekstowych
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-7Podstawy programowania w języku R i wykorzystanie własnych funkcji w analizach ekonomicznych
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-6Wykorzystanie RMarkdown do prezentacji wyników i tworzenia raportów
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