Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
Sylabus przedmiotu Statystyka II:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Statystyka II | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania. |
| W-2 | Podstawy statystyki. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie obliczeń statystycznych oraz praktycznej analizy danych. |
| C-2 | Zapoznanie studentów z językiem R |
| C-3 | Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Metody statystyczne w R (przetwarzanie wstępne, grupowanie, klasyfikacja, regresja). | 3 |
| T-A-2 | Metody statystyczne oraz uczenie maszynowe w jęzku Python (numpy, scipy, pandas, cscikit-learn). | 3 |
| 6 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | Analiza rzeczywistego zbioru danych związanego z tematyką rozprawy doktorskiej. Zakres obejmuje przygotowanie danych do analizy, sformułowanie problemu, rozwiązanie problemu w wybranym środowisku (do wyboru w R lub Python) oraz opracwanie raportu podsumowującego wyniki badań (np. sweave, jupyter). | 9 |
| 9 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R; Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane. | 3 |
| T-W-2 | Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R. | 2 |
| T-W-3 | Metody statystyczne i uczenie maszynowe w języku Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn. | 4 |
| 9 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Praca własna studenta. | 6 |
| A-A-2 | Uczestnictwo w zajęciach. | 6 |
| 12 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 9 |
| A-P-2 | Praca własna studenta | 21 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w wykładach 6 godzin | 9 |
| A-W-2 | Udział w konsultacjach | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 3 |
| A-W-4 | Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów | 4 |
| 18 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera |
| M-2 | Audytorium rozwiązywanie zadań praktycznych zgdonie z przygotowanym konspektem. |
| M-3 | Zajęcia projektowe: rozwiązywanie wybranego zadania zgdonie z ustalonym indywidualnie zakresem. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Audytorium i projekt: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze. |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe. |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_O03_W01 Posiada proszerzoną wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych. | ISD_4-_W02 | — | C-2, C-3 | T-W-3, T-W-1, T-W-2 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_O03_U01 Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do analizy danych. | ISD_4-_U02, ISD_4-_U03 | — | C-2, C-3, C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_O03_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych. | ISD_4-_K02 | — | C-2, C-3, C-1 | T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-A-2, T-A-1, T-P-1 | M-1, M-3, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_O03_W01 Posiada proszerzoną wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant posiada wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_O03_U01 Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do analizy danych. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_O03_K01 Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych. | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych. | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- W. N. Venables and B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002
- Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2