Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Materials Science and Engineering (S1)
Sylabus przedmiotu Computational Methods in MatSci: Data Science and Analysis:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Materials Science and Engineering | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Computational Methods in MatSci: Data Science and Analysis | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Rafał Rakoczy <Rafal.Rakoczy@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | 3 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | No prerequisites |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Gaining knowledge about analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools |
| C-2 | Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | A discovery oriented analysis of scientific datasets - 1st part | 5 |
| T-L-2 | A discovery oriented analysis of scientific datasets - 2nd part | 5 |
| T-L-3 | Exploring data technologies | 5 |
| T-L-4 | Python environment for modelling – exercises | 5 |
| T-L-5 | Modelling of ideal gases based on kinetic gas theory | 10 |
| T-L-6 | Application of Statistica in technical calculation | 10 |
| T-L-7 | Application of Matlab in technical calculation | 5 |
| 45 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Fundamental of digital data science and analysis | 5 |
| T-W-2 | Data processing and visualisation | 5 |
| T-W-3 | Python programming language for modelling purposes | 5 |
| T-W-4 | Modelling phenomena on basis of kinetic gas theory | 5 |
| T-W-5 | Statistical analysis of data science | 5 |
| T-W-6 | Design of experiments (DOE) | 5 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Attendind classes | 45 |
| A-L-2 | Individual consultations | 6 |
| A-L-3 | Preparing for tests | 9 |
| A-L-4 | self-study of literature | 40 |
| 100 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Attending classes | 30 |
| A-W-2 | Individual consultations | 6 |
| A-W-3 | Preparing for tests | 14 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lecture |
| M-2 | Laboratory |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: passing test |
| S-2 | Ocena formująca: activity evaluation |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MSE_1A_C08a_W01 Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools | MSE_1A_W01, MSE_1A_W05 | — | — | C-1 | T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-5 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MSE_1A_C08a_U01 Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics | MSE_1A_U05 | — | — | C-2 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-4, T-L-6 | M-2 | S-2 |
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 | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MSE_1A_C08a_K01 Student is able to discuss programming problem in the team. | MSE_1A_K02 | — | — | C-2, C-1 | T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-7, T-L-5, T-L-4, T-L-6 | M-1, M-2 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MSE_1A_C08a_W01 Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools | 2,0 | |
| 3,0 | Student describes selected issues at a basic level (score => 50%) | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MSE_1A_C08a_U01 Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics | 2,0 | |
| 3,0 | Student solves selected issues at a basic level(score => 50%) | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| MSE_1A_C08a_K01 Student is able to discuss programming problem in the team. | 2,0 | |
| 3,0 | Student solves selected issues at a basic level(score => 50%) | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- John M. Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science, 2002
Literatura dodatkowa
- A.M. Starfield, K.A. Smith, and A.L. Bleloch, How to Model It: Problem Solving for the Computer Age, 1994