Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School

Sylabus przedmiotu Statistics II:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów ZUT Doctoral School
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł
Przedmiot Statistics 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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW2 9 0,60,40zaliczenie
ćwiczenia audytoryjneA2 6 0,40,20zaliczenie
projektyP2 9 1,00,40zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania.
W-2Podstawy statystyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie obliczeń statystycznych oraz praktycznej analizy danych.
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
C-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
ćwiczenia audytoryjne
T-A-1Metody statystyczne w R (przetwarzanie wstępne, grupowanie, klasyfikacja, regresja).3
T-A-2Metody statystyczne oraz uczenie maszynowe w jęzku Python (numpy, scipy, pandas, cscikit-learn).3
6
projekty
T-P-1Analiza 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-1Wprowadzenie 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-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R.2
T-W-3Metody statystyczne i uczenie maszynowe w języku Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.4
9

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
ćwiczenia audytoryjne
A-A-1Praca własna studenta.6
A-A-2Uczestnictwo w zajęciach.6
12
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach9
A-P-2Praca własna studenta21
30
wykłady
A-W-1Udział w wykładach 6 godzin9
A-W-2Udział w konsultacjach2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-4Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów4
18

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
M-2Audytorium rozwiązywanie zadań praktycznych zgdonie z przygotowanym konspektem.
M-3Zajęcia projektowe: rozwiązywanie wybranego zadania zgdonie z ustalonym indywidualnie zakresem.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Audytorium i projekt: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_O03_W01
Posiada proszerzoną wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych.
ISDE_4-_W02C-3, C-2T-W-3, T-W-2, T-W-1M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_O03_U01
Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do analizy danych.
ISDE_4-_U01, ISDE_4-_U02C-3, C-2, C-1T-W-3, T-W-2, T-W-1M-1, M-2S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_O03_K01
Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych.
ISDE_4-_K01C-3, C-2, C-1T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-A-2, T-A-1, T-P-1M-3, M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_O03_W01
Posiada proszerzoną wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych.
2,0
3,0Doktorant posiada wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_O03_U01
Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do analizy danych.
2,0
3,0Doktorant 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 sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_O03_K01
Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych.
2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. W. N. Venables and B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002
  2. Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2

Treści programowe - ćwiczenia audytoryjne

KODTreść programowaGodziny
T-A-1Metody statystyczne w R (przetwarzanie wstępne, grupowanie, klasyfikacja, regresja).3
T-A-2Metody statystyczne oraz uczenie maszynowe w jęzku Python (numpy, scipy, pandas, cscikit-learn).3
6

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Analiza 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

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie 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-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R.2
T-W-3Metody statystyczne i uczenie maszynowe w języku Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.4
9

Formy aktywności - ćwiczenia audytoryjne

KODForma aktywnościGodziny
A-A-1Praca własna studenta.6
A-A-2Uczestnictwo w zajęciach.6
12
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach9
A-P-2Praca własna studenta21
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach 6 godzin9
A-W-2Udział w konsultacjach2
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia3
A-W-4Przygotowywanie się na bierząco w trakcie wykładów4
18
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_O03_W01Posiada proszerzoną wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_W02Has enhanced knowledge on methodology in scientific research, elaboration of publications and presenting research findings.
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
Treści programoweT-W-3Metody statystyczne i uczenie maszynowe w języku Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.
T-W-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R.
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R; Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Audytorium i projekt: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant posiada wiedze z zakresu metod statystycznych oraz narzędzi wspomagajacych analizę danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_O03_U01Potrafi wykorzystywać istniejące narzędzia komuterowe jak R i Python do analizy danych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_U01Is able to state research problems within the scope of a represented field and discipline through: - defining the goal and the object of research; - formulating research hypothesis, analytic, synthetic and evaluative judgements on proposed solutions in relation to existing state of the art; - suggesting methods, techniques and research tools aimed to solve research problem.
ISDE_4-_U02Is able to use in practice and improve methods, techniques and research tools within the scope of a represented field and discipline and use them creatively in order to obtain research results and to evolve them.
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
C-1Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie obliczeń statystycznych oraz praktycznej analizy danych.
Treści programoweT-W-3Metody statystyczne i uczenie maszynowe w języku Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.
T-W-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R.
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R; Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
M-2Audytorium rozwiązywanie zadań praktycznych zgdonie z przygotowanym konspektem.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Audytorium i projekt: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_O03_K01Doktorant ma kompetencje do krytycznej oceny uzyskanych w ramach wykonywanej rozprawy doktorskiej wyników prac badawczych z uwzględnieniem narzędzi statystycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_K01Understands the need and is ready for a critical analysis of the obtained scientific achievements within the scope of a represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-3Zapoznanie studentów z wybranymi bibliotekami języka Python wspomagającymi analizę danych scipy.stats, scikit-learn, pandas, statmodels.
C-2Zapoznanie studentów z językiem R
C-1Ukształtowanie umiejętności posługiwania się wybranymi pakietami obliczeniowymi w zakresie obliczeń statystycznych oraz praktycznej analizy danych.
Treści programoweT-W-3Metody statystyczne i uczenie maszynowe w języku Python: numpy, scipy, pandas, scikit-learn.
T-W-2Wnioskowanie statystyczne i metody eksploracji danych w R.
T-W-1Wprowadzenie do R: podstawy składni, podstawowe polecenia, praca z powłoką R; Przechowywanie danych w R, wczytywanie danych (różne formaty), obiekt dataframe i obiekty powiązane.
T-A-2Metody statystyczne oraz uczenie maszynowe w jęzku Python (numpy, scipy, pandas, cscikit-learn).
T-A-1Metody statystyczne w R (przetwarzanie wstępne, grupowanie, klasyfikacja, regresja).
T-P-1Analiza 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).
Metody nauczaniaM-3Zajęcia projektowe: rozwiązywanie wybranego zadania zgdonie z ustalonym indywidualnie zakresem.
M-1Wykład z prezentacjami i niektóre zastosowania ilustrowane z użyciem komputera
M-2Audytorium rozwiązywanie zadań praktycznych zgdonie z przygotowanym konspektem.
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Audytorium i projekt: ocena podsumowująca na podstawie zaliczenia praktycznego przy komputerze.
S-2Ocena podsumowująca: Wykład: kolokwium zaliczeniowe.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0