Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School
specjalność: ENGINEERING AND NATURAL SCIENCES BLOCK
Sylabus przedmiotu Statistics for scientist:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | ZUT Doctoral School | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Statistics for scientist | ||
| 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) | 1,5 | ECTS (formy) | 1,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| 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 | The objective of this course is to provide an understanding for the PhD student on statistical concepts to include measurements of location and dispersion, probability, probability distributions, sampling,estimation, hypothesis testing, regression, and correlation analysis, multiple regression |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Tasks closely related to the theory presented to PhD dissertation, detailed discussion of solved tasks | 6 |
| 6 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions). | 2 |
| T-W-2 | Estimators, the maximum likelihood method, inferential statistics , (hypothesis testing, procedura, false positive and negative, power analysis, design of experiment) | 2 |
| T-W-3 | Selected data analysis tasks: data summarization, preprocessing methods, principal component analysis, classification and regression models, time series | 2 |
| T-W-4 | introduction to R: key ingredients, data storage, downlloading, dataframe object, related objects | 3 |
| T-W-5 | Statistical methods and models and machine learning in R and Python (numpy, scipy, pandas, scikit-learn) | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | classes participation | 6 |
| A-P-2 | PhD students own work | 9 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | lecture participation | 10 |
| A-W-2 | Test | 1 |
| A-W-3 | PhD own work | 18 |
| 29 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | lecture with computer presentation |
| M-2 | solving practical tasks |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: classes: practical examination at the computer |
| S-2 | Ocena podsumowująca: test |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_A03_W01 PhD students know the meaning of descriptive statistics and their applications in other sciences. PhD students know how to use descriptive statistics methods in a making of analysis the data. | ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W05 | — | C-1 | T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-P-1, T-W-1, T-W-3 | M-1 | S-1, S-2 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_A03_U01 PhD students are able to formulate the aim, the subject and the range of the statistics and present the results of the research; | ISDE_4-_U04 | — | C-1 | T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-P-1, T-W-3 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISDE_4-_A03_K01 PHD students understand the need of the further education and the developing of their skills and are able to define the priorities properly. | ISDE_4-_K01 | — | C-1 | T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-P-1 | M-1, M-2 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_A03_W01 PhD students know the meaning of descriptive statistics and their applications in other sciences. PhD students know how to use descriptive statistics methods in a making of analysis the data. | 2,0 | |
| 3,0 | Znajomość podstawych metod statystycznych oraz praktyczna umiejętność posługiwania sie wybranym pakietem obliczeniowym wspomagajacym analizę danych (R, Python lub Matlab). | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISDE_4-_A03_U01 PhD students are able to formulate the aim, the subject and the range of the statistics and present the results of the research; | 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 |
|---|---|---|
| ISDE_4-_A03_K01 PHD students understand the need of the further education and the developing of their skills and are able to define the priorities properly. | 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