Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Technika rolnicza i leśna (S1)

Sylabus przedmiotu Analiza danych i modelowanie:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Technika rolnicza i leśna
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
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 20 2,00,62zaliczenie
laboratoriaL4 10 1,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiadomości ze statystyki matematycznej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych10
10
wykłady
T-W-1Metody pobierania prób, ocena minimalnej wielkości próby3
T-W-2Doswiadczenia z czynnikami ilosciowymi, analiza wariancji z regresją3
T-W-3Zmienna towarzyszaca, analiza kowariancji2
T-W-4Ocena zależności pomiędzy wieloma zmiennymi3
T-W-5Porównania wielokrotne średnich3
T-W-6Transformacje wyników2
T-W-7zastosowanie metod nieparametrycznych do analizy danych4
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń15
A-L-3konsultacje przedmiotowe5
30
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2przygotowanie do zajęć40
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Ćwiczenia audytoryjne
M-2Ćwiczenia laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Uczestnictwo w zajeciach
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TRL_1A_B08_W02
Posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych
C-1T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-7, T-W-2, T-W-1, T-W-5M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TRL_1A_B08_U02
Potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty oraz wyciągać wnioski
C-1T-L-1M-2S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TRL_1A_B08_K02
Rozumie potrzebę uczenia się oraz ma świadomość poszerzania swojej wiedzy
C-1T-L-1M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_B08_W02
Posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych
2,0
3,0Posiada wiedzę na temat części z nich
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_B08_U02
Potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty oraz wyciągać wnioski
2,0
3,0Student potrafi analizować wyniki w ograniczonym zakresie
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
TRL_1A_B08_K02
Rozumie potrzebę uczenia się oraz ma świadomość poszerzania swojej wiedzy
2,0
3,0Student jest świadomy konieczności poszerzania wiedzy, ale nie jest tym zainteresowany
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Trętowski J., Wójcik A.R., Metodyka doswiadczeń rolniczych, Wydawnictwo WSRP Siedlce, Siedlce, 1991

Literatura dodatkowa

  1. Wójcik A.R., Laudański Z., Planowanie i wnioskowanie statystyczne w doswiadczalnictwie, PWN, Warszawa, 1989

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych10
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody pobierania prób, ocena minimalnej wielkości próby3
T-W-2Doswiadczenia z czynnikami ilosciowymi, analiza wariancji z regresją3
T-W-3Zmienna towarzyszaca, analiza kowariancji2
T-W-4Ocena zależności pomiędzy wieloma zmiennymi3
T-W-5Porównania wielokrotne średnich3
T-W-6Transformacje wyników2
T-W-7zastosowanie metod nieparametrycznych do analizy danych4
20

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń15
A-L-3konsultacje przedmiotowe5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach20
A-W-2przygotowanie do zajęć40
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_B08_W02Posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych
Treści programoweT-W-3Zmienna towarzyszaca, analiza kowariancji
T-W-4Ocena zależności pomiędzy wieloma zmiennymi
T-W-6Transformacje wyników
T-W-7zastosowanie metod nieparametrycznych do analizy danych
T-W-2Doswiadczenia z czynnikami ilosciowymi, analiza wariancji z regresją
T-W-1Metody pobierania prób, ocena minimalnej wielkości próby
T-W-5Porównania wielokrotne średnich
Metody nauczaniaM-1Ćwiczenia audytoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Uczestnictwo w zajeciach
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada wiedzę na temat części z nich
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_B08_U02Potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty oraz wyciągać wnioski
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych
Treści programoweT-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi analizować wyniki w ograniczonym zakresie
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaTRL_1A_B08_K02Rozumie potrzebę uczenia się oraz ma świadomość poszerzania swojej wiedzy
Cel przedmiotuC-1Ukształtowanie umiejętności z zakresu analizy danych
Treści programoweT-L-1Analiza przykładów w programach komputerowych
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student jest świadomy konieczności poszerzania wiedzy, ale nie jest tym zainteresowany
3,5
4,0
4,5
5,0