Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 30 3,00,50zaliczenie
laboratoriaL1 30 3,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1None

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1The 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

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.)4
T-L-2Probability (Bayes Rule, correlation vs. causation, etc.)5
T-L-3Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.)5
T-L-4Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.)5
T-L-5Inference (confidence intervals, hypothesis testing, etc.)5
T-L-6Regression (linear regression, correlation, etc.)5
T-L-7Exam1
30
wykłady
T-W-1Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.)4
T-W-2Probability (Bayes Rule, correlation vs. casuation, etc.)5
T-W-3Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.)5
T-W-4Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.)5
T-W-5Inference (confidence intervals, hyphotesis testing, etc.)5
T-W-6Regression (linear regression, correlation, etc.)5
T-W-7Exam1
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1The attendance in the lectures30
A-L-2The individual work of a student60
90
wykłady
A-W-1The attendance in the lectures30
A-W-2The individual work of a student60
90

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Informative lectures
M-2Discussion
M-3Laboratories with computers

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: The discussion summing up the knowledge gained during the lectures
S-2Ocena podsumowująca: Written exam

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
WM-WI_1-_null_W01
After the lectures the student will be able to define and describe presented statistical techniques and measures
C-1T-W-3, T-W-1, T-W-5, T-W-4, T-W-2, T-W-6M-1, M-2S-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
WM-WI_1-_null_U01
The student will be able to calculate and use the main statistical measures and techniques
C-1T-L-4, T-L-6, T-L-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3M-3, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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
3,0The 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 uczenia sięOcenaKryterium oceny
WM-WI_1-_null_U01
The student will be able to calculate and use the main statistical measures and techniques
2,0
3,0The student is able to calculate and use statistical measures and techniques
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Scientific papers and materials provided by the lecturer

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.)4
T-L-2Probability (Bayes Rule, correlation vs. causation, etc.)5
T-L-3Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.)5
T-L-4Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.)5
T-L-5Inference (confidence intervals, hypothesis testing, etc.)5
T-L-6Regression (linear regression, correlation, etc.)5
T-L-7Exam1
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.)4
T-W-2Probability (Bayes Rule, correlation vs. casuation, etc.)5
T-W-3Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.)5
T-W-4Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.)5
T-W-5Inference (confidence intervals, hyphotesis testing, etc.)5
T-W-6Regression (linear regression, correlation, etc.)5
T-W-7Exam1
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1The attendance in the lectures30
A-L-2The individual work of a student60
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1The attendance in the lectures30
A-W-2The individual work of a student60
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_W01After the lectures the student will be able to define and describe presented statistical techniques and measures
Cel przedmiotuC-1The course introduces to techniques for visualizing relationships in data and systematic techniques for understanding the relationships using mathematics.
Treści programoweT-W-3Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.)
T-W-1Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.)
T-W-5Inference (confidence intervals, hyphotesis testing, etc.)
T-W-4Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.)
T-W-2Probability (Bayes Rule, correlation vs. casuation, etc.)
T-W-6Regression (linear regression, correlation, etc.)
Metody nauczaniaM-1Informative lectures
M-2Discussion
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Written exam
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to define and describe the main statsistical measures and techniques
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięWM-WI_1-_null_U01The student will be able to calculate and use the main statistical measures and techniques
Cel przedmiotuC-1The course introduces to techniques for visualizing relationships in data and systematic techniques for understanding the relationships using mathematics.
Treści programoweT-L-4Outliers and normal distribution (outliers, quartiles, binomial distribution, central limit theorem, manipulating normal distribution, etc.)
T-L-6Regression (linear regression, correlation, etc.)
T-L-5Inference (confidence intervals, hypothesis testing, etc.)
T-L-1Visualizing relationships in data (seeing relationships in data and predicting based on them, simpson's paradox, etc.)
T-L-2Probability (Bayes Rule, correlation vs. causation, etc.)
T-L-3Estimation (maximum likelihood estimation, mean, median, mode, standard deviation, variance, etc.)
Metody nauczaniaM-3Laboratories with computers
M-2Discussion
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: The discussion summing up the knowledge gained during the lectures
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0The student is able to calculate and use statistical measures and techniques
3,5
4,0
4,5
5,0