Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Ogrodnictwo (S1)
specjalność: Zielarstwo
Sylabus przedmiotu Analiza danych i modelowanie:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ogrodnictwo | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Analiza danych i modelowanie | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Agroinżynierii | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiadomości ze statystyki matematycznej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie wiedy z zakresu analizy danych |
| C-2 | Nabycie umiejętności z zakresu analizy danych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Analiza przykładów w programach komputerowych | 10 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | metody pobierania prób, ocena minimalnej wielkości próby | 3 |
| T-W-2 | Doświadczenia z czynnikami ilościowymi, analiza wariancji z regresją | 3 |
| T-W-3 | Zmienna towarzyszaca, analiza kowariancji | 2 |
| T-W-4 | ocena zależności pomiędzy wieloma zmiennymi | 3 |
| T-W-5 | Porównania wielokrotne średnich | 3 |
| T-W-6 | Transformacje wyników | 2 |
| T-W-7 | Zastosowanie testów nieparametrycznych do analizy danych | 4 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń | 20 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia wykładów | 40 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Ćwiczenia audytoryjne |
| M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Uczestnictwo w zajęciach |
| S-2 | Ocena podsumowująca: zaliczenie zajęć |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OG_1A_B08_W01 Student posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych | OG_1A_W02 | R1A_W01, R1A_W03, R1A_W04, R1A_W06 | InzA_W01, InzA_W02 | C-1 | T-W-7, T-W-2, T-W-1, T-W-5, T-W-3, T-W-6, T-W-4 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OG_1A_B08_U01 Student potrafi wykorzystywać metody statystyczne do analizy danych | OG_1A_U18 | R1A_U01, R1A_U05 | InzA_U01, InzA_U05, InzA_U08 | C-2 | — | M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OG_1A_B08_K01 Ma świadomość konieszności ciągłego kształcenia się | OG_1A_K01 | R1A_K01, R1A_K03, R1A_K04, R1A_K05, R1A_K06, R1A_K07, R1A_K08 | InzA_K01, InzA_K02 | C-1 | — | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| OG_1A_B08_W01 Student posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych | 2,0 | |
| 3,0 | Posiada wiedzę z zakesu analizy danych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| OG_1A_B08_U01 Student potrafi wykorzystywać metody statystyczne do analizy danych | 2,0 | |
| 3,0 | posiada umiejętności analizy danych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| OG_1A_B08_K01 Ma świadomość konieszności ciągłego kształcenia się | 2,0 | |
| 3,0 | potrafi wykorzystywać wiedzę | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Trętowski J, Wójcik A.R., Metodyka doświadczeń rolniczych, WSRP Siedlce, Siedlce, 2009
Literatura dodatkowa
- Stanisz A, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL Tom 2, Statsoft Polska, Kraków, 2007