Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S1)
Sylabus przedmiotu Intro to Statistic: Making Decisions Based on Data:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Intro to Statistic: Making Decisions Based on Data | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Wojciech Sałabun <wsalabun@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 6,0 | ECTS (formy) | 6,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | None |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | The course introduces to techniques for visualizing relationships in data and systematic techniques for understanding the relationships using mathematics. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.) | 4 |
| T-L-2 | Probability (Bayes Rule, correlation vs. causation, etc.) | 5 |
| T-L-3 | Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.) | 5 |
| T-L-4 | Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.) | 5 |
| T-L-5 | Inference (confidence intervals, hypothesis testing, etc.) | 5 |
| T-L-6 | Regression (linear regression, correlation, etc.) | 5 |
| T-L-7 | Exam | 1 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.) | 4 |
| T-W-2 | Probability (Bayes Rule, correlation vs. casuation, etc.) | 5 |
| T-W-3 | Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.) | 5 |
| T-W-4 | Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.) | 5 |
| T-W-5 | Inference (confidence intervals, hyphotesis testing, etc.) | 5 |
| T-W-6 | Regression (linear regression, correlation, etc.) | 5 |
| T-W-7 | Exam | 1 |
| 30 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | The attendance in the lectures | 30 |
| A-L-2 | The individual work of a student | 60 |
| 90 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | The attendance in the lectures | 30 |
| A-W-2 | The individual work of a student | 60 |
| 90 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Informative lectures |
| M-2 | Discussion |
| M-3 | Laboratories with computers |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: The discussion summing up the knowledge gained during the lectures |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Written exam |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_W01 After the lectures the student will be able to define and describe presented statistical techniques and measures | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6 | M-1, M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_U01 The student will be able to calculate and use the main statistical measures and techniques | — | — | C-1 | — | M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_W01 After the lectures the student will be able to define and describe presented statistical techniques and measures | 2,0 | |
| 3,0 | The student is able to define and describe the main statsistical measures and techniques | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| WM-WI_1-_null_U01 The student will be able to calculate and use the main statistical measures and techniques | 2,0 | |
| 3,0 | The student is able to calculate and use statistical measures and techniques | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Scientific papers and materials provided by the lecturer