Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Gospodarka nieruchomościami

Sylabus przedmiotu Wizualizacja i raportowanie danych w biznesie:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Ekonomia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Wizualizacja i raportowanie danych w biznesie
Specjalność Analityka gospodarcza
Jednostka prowadząca Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny Henryk Marjak <Henryk.Marjak@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
laboratoriaL1 16 2,01,00zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Student posiada wiedzę i umiejętności w zakresie zgodnym z programem przedmiotu „Technologie informacyjne” S1

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
C-2Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie1
T-L-2Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym1
T-L-3Obiekt gospodarczy i system informacyjny1
T-L-4Ogólna architektura systemów Business Intelligence1
T-L-5Interaktywne przetwarzanie analityczne2
T-L-6Gromadzenie i preprocesing danych2
T-L-7Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów2
T-L-8Elementy eksploracji danych1
T-L-9Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny2
T-L-10Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI2
T-L-11Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające1
16

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie do zajęć8
A-L-3Wykonanie bieżących zadań12
A-L-4Przygotowanie do kolokwium6
A-L-5Wykonanie projektów8
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
M-2Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
M-3Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania

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_D1/1.1_W01
Student zna i rozumie tematykę związaną z przetwarzaniem, analizą i modelowaniem danych i informacji oraz funkcjonalnością systemów informatycznych w biznesie
E_2A_W06, E_2A_W01C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11M-1, M-2, M-3S-1, S-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_D1/1.1_U01
Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych
E_2A_U03, E_2A_U12C-1, C-2T-L-2, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11M-1, M-2, M-3S-1, S-2

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_D1/1.1_K01
Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych
E_2A_K02, E_2A_K04C-1, C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11M-1, M-2, M-3S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/1.1_W01
Student zna i rozumie tematykę związaną z przetwarzaniem, analizą i modelowaniem danych i informacji oraz funkcjonalnością systemów informatycznych w biznesie
2,0
3,0Student zna i rozumie pojęcia dotyczące przetwarzania, analizy imodelowania danych oraz funkcjonalności systemów informatycznych w biznesie w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/1.1_U01
Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych
2,0
3,0Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
E_2A_D1/1.1_K01
Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych
2,0
3,0Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Arkadiusz Januszewski, Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania. Systemy Business Intelligence. Tom 2, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2020
  2. Jerzy Kisielnicki, Systemy informatyczne zarządzania, Placet, Warszawa, 2013

Literatura dodatkowa

  1. Gil Raviv, Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych, Helion, Warszawa, 2020
  2. Devin Knight, Brian Knight, Mitchell Pearson, Manuel Quintana, Microsoft Power BI Quick Start Guide, Packt, 2018
  3. Materiały dostępne w ramach projektu Microsoft Learn for Education – moduł dotyczący Power BI

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie1
T-L-2Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym1
T-L-3Obiekt gospodarczy i system informacyjny1
T-L-4Ogólna architektura systemów Business Intelligence1
T-L-5Interaktywne przetwarzanie analityczne2
T-L-6Gromadzenie i preprocesing danych2
T-L-7Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów2
T-L-8Elementy eksploracji danych1
T-L-9Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny2
T-L-10Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI2
T-L-11Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające1
16

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach16
A-L-2Przygotowanie do zajęć8
A-L-3Wykonanie bieżących zadań12
A-L-4Przygotowanie do kolokwium6
A-L-5Wykonanie projektów8
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/1.1_W01Student zna i rozumie tematykę związaną z przetwarzaniem, analizą i modelowaniem danych i informacji oraz funkcjonalnością systemów informatycznych w biznesie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_W06Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody gromadzenia, przetwarzania, interpretacji i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a w szczególności metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) oraz metody analizy ekonomiczno-finansowej
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 problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
C-2Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej
Treści programoweT-L-1Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie
T-L-2Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym
T-L-3Obiekt gospodarczy i system informacyjny
T-L-4Ogólna architektura systemów Business Intelligence
T-L-5Interaktywne przetwarzanie analityczne
T-L-6Gromadzenie i preprocesing danych
T-L-7Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów
T-L-8Elementy eksploracji danych
T-L-9Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny
T-L-10Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI
T-L-11Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające
Metody nauczaniaM-1Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
M-2Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
M-3Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student zna i rozumie pojęcia dotyczące przetwarzania, analizy imodelowania danych oraz funkcjonalności systemów informatycznych w biznesie w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/1.1_U01Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówE_2A_U03Potrafi dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do analizowania, prognozowania i modelowania procesów i zjawisk ekonomicznych oraz rozwiązywania problemów gospodarczych
E_2A_U12Potrafi współdziałać z innymi osobami w ramach prac zespołowych przyjmując różne, w tym kierownicze role
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
C-2Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej
Treści programoweT-L-2Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym
T-L-5Interaktywne przetwarzanie analityczne
T-L-6Gromadzenie i preprocesing danych
T-L-7Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów
T-L-8Elementy eksploracji danych
T-L-9Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny
T-L-10Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI
T-L-11Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające
Metody nauczaniaM-1Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
M-2Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
M-3Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięE_2A_D1/1.1_K01Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych
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
E_2A_K04Jest gotów do myślenia i rozwiązywania problemów w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
C-2Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej
Treści programoweT-L-1Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie
T-L-2Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym
T-L-3Obiekt gospodarczy i system informacyjny
T-L-4Ogólna architektura systemów Business Intelligence
T-L-5Interaktywne przetwarzanie analityczne
T-L-6Gromadzenie i preprocesing danych
T-L-7Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów
T-L-8Elementy eksploracji danych
T-L-9Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny
T-L-10Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI
T-L-11Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające
Metody nauczaniaM-1Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
M-2Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
M-3Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
3,5
4,0
4,5
5,0