Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N1)
specjalność: Rachunkowość i finanse w jednostkach gospodarczych
Sylabus przedmiotu Podstawy data science w biznesie:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ekonomia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | licencjat | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Podstawy data science w biznesie | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Ekonomii, Finansów i Rachunkowości | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Błażej Suproń <Blazej.Supron@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 2 | Grupa obieralna | 3 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Student posiada podstawową wiedzę z zakresu statystyki i ekonometrii |
| W-2 | Student posiada podstawową wiedzę z zakresu technologii informacyjnych |
| W-3 | Student potrafi uzupełniać i doskonalić nabytą wiedzę i umiejętności |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z zasadami przetwarzania i analizy danych |
| C-2 | Ukształtowanie praktycznych umiejętności w obszarze data mining oraz wizualizacji danych biznesowych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Wprowadzenie do Data Science. Pozyskiwanie i przetwarzanie danych biznesowych. Repozytoria open-source danych ekonomicznych i biznesowych. Wykorzystanie AI w pracy za analizą danych. | 2 |
| T-A-2 | Podstawy Programowania dla Data Science. Konfiguracja środowiska programistycznego. Wykorzystanie notesów do analizy i wizualizacji danych biznesowych. | 2 |
| T-A-3 | Wczytywanie danych z różnych źródeł, transformacja, grupowanie i porządkowanie danych. Korzystanie ze skryptów. | 2 |
| T-A-4 | Operacje na różnych typach danych i zmiennych. Łączenie różnych zbiorów danych. | 2 |
| T-A-5 | Wizualizacja danych ekonomicznych i biznesowych. Eksploracyjna analiza danych. | 2 |
| T-A-6 | Wykorzystanie podstawowych funkcji statystycznych do analizy problemów ekonomicznych i biznesowych. Prognozowanie przy pomocy prostych modeli. | 2 |
| T-A-7 | Podstawy uczenia maszynowego. Wykorzystanie prostych algorytmów klasyfikacji i regresji w zadaniach biznesowych. | 2 |
| T-A-8 | Prezentacja projektu zaliczeniowego | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-A-2 | Przygotowanie projektu | 10 |
| A-A-3 | Przygotowanie do zajęć | 25 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Ćwiczeni audytoryjne z użyciem komputera oraz dyskusja dydaktyczna. |
| M-2 | Praca własna studentów z materiałem dydaktycznym |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Projekt służący weryfikacji celów przedmiotu i nabytych umiejętności |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_O07/4.2_W01 Student zna podstawowe pojęcia i procesy związane z analizą danych oraz ich zastosowanie w kontekście biznesowym. | E_1A_W03 | — | C-1, C-2 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7, T-A-8 | M-1, M-2 | S-1 |
| E_1A_O07/4.2_W02 Student rozumie metody pozyskiwania, przetwarzania, analizy i wizualizacji danych, a także zasady działania popularnych algorytmów uczenia maszynowego. | E_1A_W01 | — | C-1, C-2 | T-A-1, T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6, T-A-7, T-A-8 | M-1, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_O07/4.2_U01 Student potrafi skutecznie przetwarzać, analizować i wizualizować dane oraz prezentować je w formie czytelnych raportów i prezentacji, dostosowanych do potrzeb interesariuszy. | E_1A_U03, E_1A_U04 | — | C-1, C-2 | T-A-2, T-A-3, T-A-4, T-A-5, T-A-6 | M-1 | S-1 |
| E_1A_O07/4.2_U02 Student umie stosować podstawowe algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych oraz oceniać skuteczność i jakość opracowanych modeli. | E_1A_U04 | — | C-2, C-1 | T-A-1, T-A-6, T-A-7 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| E_1A_O07/4.2_K01 Student potrafi efektywnie pracować w zespole, podejmując inicjatywę w realizacji projektów analitycznych oraz wspierając współpracę w grupie. | E_1A_K02 | — | C-2 | T-A-2, T-A-4, T-A-6, T-A-8 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_O07/4.2_W01 Student zna podstawowe pojęcia i procesy związane z analizą danych oraz ich zastosowanie w kontekście biznesowym. | 2,0 | |
| 3,0 | Student zna i rozumie podstawowe pojęcia związane z analizą danych. Potrafi wymienić podstawowe procesy analizy danych, lecz nie zawsze rozumie ich zastosowanie w kontekście biznesowym. Wykazuje się podstawową znajomością narzędzi i metod analitycznych. | |
| 3,5 | Student zna podstawowe pojęcia analizy danych i potrafi je poprawnie zdefiniować. Rozumie główne etapy analizy danych i jest w stanie w podstawowym stopniu wskazać ich zastosowanie w biznesie. Wykazuje się znajomością podstawowych metod analitycznych, choć może mieć trudności z ich praktycznym zastosowaniem. | |
| 4,0 | Student dobrze rozumie pojęcia i procesy związane z analizą danych. Potrafi wskazać ich zastosowanie w różnych obszarach biznesu. Wykazuje znajomość popularnych narzędzi i metod analizy danych oraz potrafi poprawnie omówić ich zastosowanie w praktyce. | |
| 4,5 | Student wykazuje solidną wiedzę na temat pojęć i procesów analizy danych. Potrafi samodzielnie wskazać przykłady zastosowań analizy danych w biznesie oraz zidentyfikować odpowiednie metody dla różnych sytuacji. Swobodnie operuje terminologią analityczną i potrafi logicznie argumentować. | |
| 5,0 | Student posiada bardzo dobrą znajomość pojęć, metod i procesów analizy danych oraz ich zastosowania w biznesie. Potrafi krytycznie analizować i porównywać różne metody analityczne, podając konkretne przykłady ich użycia. Wykazuje się bardzo dobrą znajomością narzędzi analitycznych i rozumie ich ograniczenia. Swobodnie prezentuje i wyjaśnia zagadnienia związane z analizą danych. | |
| E_1A_O07/4.2_W02 Student rozumie metody pozyskiwania, przetwarzania, analizy i wizualizacji danych, a także zasady działania popularnych algorytmów uczenia maszynowego. | 2,0 | |
| 3,0 | Student posiada ogólną wiedzę na temat metod pozyskiwania, przetwarzania, analizy i wizualizacji danych, ale nie zawsze potrafi je poprawnie opisać. Zna podstawowe algorytmy uczenia maszynowego, lecz ma trudności z wyjaśnieniem ich zasad działania. Jego znajomość narzędzi i technik jest ograniczona do najbardziej podstawowych pojęć. | |
| 3,5 | Student rozumie podstawowe metody pozyskiwania, przetwarzania i analizy danych oraz zna podstawowe techniki wizualizacji. Potrafi ogólnie wyjaśnić zasady działania kilku popularnych algorytmów uczenia maszynowego, choć może mieć trudności z ich dokładniejszym opisem. Wykazuje się podstawową znajomością narzędzi stosowanych w analizie danych. | |
| 4,0 | Student dobrze rozumie metody pozyskiwania, przetwarzania, analizy i wizualizacji danych oraz potrafi je poprawnie opisać. Potrafi wytłumaczyć zasady działania najczęściej stosowanych algorytmów uczenia maszynowego i wskazać ich potencjalne zastosowania. Posiada praktyczną wiedzę o narzędziach używanych w Data Science i rozumie ich podstawowe ograniczenia. | |
| 4,5 | Student wykazuje solidną wiedzę na temat metod analizy i wizualizacji danych oraz potrafi porównać różne podejścia do przetwarzania danych. Rozumie mechanizmy działania kluczowych algorytmów uczenia maszynowego, potrafi je sklasyfikować i wskazać ich mocne oraz słabe strony. Swobodnie posługuje się terminologią z zakresu Data Science. | |
| 5,0 | Student posiada bardzo dobrą znajomość metod pozyskiwania, przetwarzania, analizy i wizualizacji danych oraz potrafi wyjaśnić ich zastosowanie w różnych kontekstach biznesowych. Dogłębnie rozumie zasady działania popularnych algorytmów uczenia maszynowego, potrafi porównać ich skuteczność i wskazać właściwe zastosowania. Swobodnie operuje narzędziami analitycznymi i wykazuje krytyczne podejście do ich wyboru oraz interpretacji wyników. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_O07/4.2_U01 Student potrafi skutecznie przetwarzać, analizować i wizualizować dane oraz prezentować je w formie czytelnych raportów i prezentacji, dostosowanych do potrzeb interesariuszy. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi wykonać podstawowe operacje na danych, takie jak ich wstępne przetworzenie i analiza. Tworzy proste wizualizacje, lecz mogą one być niedokładne lub nieczytelne. Jego raporty i prezentacje zawierają podstawowe informacje, ale są mało przejrzyste i nie w pełni dostosowane do odbiorców. Student zna i wykorzystuje podstawowe komendy języka programowania w obszarze nauki o danych. | |
| 3,5 | Student sprawnie przeprowadza podstawowe analizy danych i potrafi stworzyć poprawne, choć niezbyt zaawansowane wizualizacje. Jego raporty i prezentacje zawierają najważniejsze informacje, lecz mogą wymagać dopracowania pod względem estetyki i dostosowania do różnych grup interesariuszy. Student zna i wykorzystuje podstawowe komendy języka programowania w obszarze nauki o danych oraz umie korzystać z bardziej złożonych poleceń z pomocą dokumentacji. | |
| 4,0 | Student potrafi kompleksowo przetwarzać i analizować dane, stosując odpowiednie metody i narzędzia. Tworzy przejrzyste i poprawne wizualizacje, które dobrze ilustrują wyniki analizy. Jego raporty i prezentacje są czytelne, uporządkowane i dostosowane do oczekiwań odbiorców. Student zna i wykorzystuje złożone konstrukcje języka programowania w obszarze nauki o danych. | |
| 4,5 | Student swobodnie przetwarza i analizuje dane, potrafiąc zastosować różne techniki w zależności od kontekstu. Tworzy atrakcyjne, czytelne i merytorycznie poprawne wizualizacje. Jego raporty i prezentacje są dobrze skonstruowane, logiczne i dostosowane do różnych grup odbiorców, uwzględniając ich potrzeby i poziom wiedzy. Student zna i wykorzystuje złożone konstrukcje języka programowania w obszarze nauki o danych, w tym posiada umiejętność wykorzystywania pętli i konstrukcji automatyzujących pracę. | |
| 5,0 | Student wykazuje zaawansowane umiejętności w przetwarzaniu, analizie i wizualizacji danych. Tworzy estetyczne, profesjonalne wizualizacje dostosowane do specyfiki problemu. Jego raporty i prezentacje są przejrzyste, logiczne i w pełni dostosowane do potrzeb interesariuszy, zawierają istotne wnioski i rekomendacje. Potrafi skutecznie komunikować wyniki analizy, dostosowując język i formę przekazu do odbiorców. Student zna i wykorzystuje zaawansowane konstrukcje i komendy języka programowania w obszarze nauki o danych. | |
| E_1A_O07/4.2_U02 Student umie stosować podstawowe algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych oraz oceniać skuteczność i jakość opracowanych modeli. | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi zastosować podstawowe algorytmy uczenia maszynowego, ale ma trudności z ich poprawnym doborem do konkretnych problemów biznesowych. Rozumie podstawowe metryki oceny modeli, ale nie zawsze potrafi prawidłowo je interpretować. Analiza wyników jest powierzchowna, a wnioski mogą być nieprecyzyjne. | |
| 3,5 | Student potrafi poprawnie dobrać podstawowy algorytm do konkretnego problemu biznesowego i przeprowadzić jego implementację. Wykorzystuje podstawowe metryki oceny modeli, ale ich interpretacja może być niepełna. Wnioski są poprawne, ale mogą wymagać dopracowania pod względem uzasadnienia. | |
| 4,0 | Student potrafi zastosować różne algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych i poprawnie ocenić ich skuteczność. Potrafi wykorzystać i zinterpretować podstawowe metryki ewaluacyjne, wskazując mocne i słabe strony modeli. Jego analiza jest logiczna i spójna. | |
| 4,5 | Student wykazuje umiejętność świadomego doboru algorytmów ML do konkretnych przypadków biznesowych, porównuje różne modele i wybiera optymalne rozwiązanie. Potrafi szczegółowo ocenić jakość modeli, stosując różne metryki oraz analizując potencjalne błędy predykcji. Jego interpretacja wyników jest precyzyjna i dobrze uzasadniona. | |
| 5,0 | Student biegle stosuje algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów biznesowych i potrafi krytycznie ocenić skuteczność modeli. Umie dostosować metody oceny do specyfiki problemu, poprawnie analizuje wyniki oraz potrafi wskazać możliwości poprawy modelu. Wykazuje głębokie zrozumienie działania algorytmów i ich ograniczeń |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| E_1A_O07/4.2_K01 Student potrafi efektywnie pracować w zespole, podejmując inicjatywę w realizacji projektów analitycznych oraz wspierając współpracę w grupie. | 2,0 | |
| 3,0 | Student uczestniczy w pracy zespołowej, ale jego zaangażowanie jest ograniczone. Wykonuje powierzone zadania, lecz rzadko podejmuje inicjatywę. Może mieć trudności w komunikacji i współpracy z innymi członkami zespołu. | |
| 3,5 | Student wykazuje podstawowe umiejętności współpracy w zespole, aktywnie uczestniczy w realizacji zadań, ale jego inicjatywa jest ograniczona. Wspiera innych członków zespołu, choć nie zawsze skutecznie. Jego komunikacja jest poprawna, ale może wymagać dopracowania. | |
| 4,0 | Student efektywnie współpracuje w zespole, aktywnie uczestniczy w realizacji projektów analitycznych i podejmuje inicjatywę w rozwiązywaniu problemów. Wspiera członków zespołu i skutecznie komunikuje się z innymi. | |
| 4,5 | Student nie tylko efektywnie pracuje w grupie, ale również aktywnie przyczynia się do organizacji pracy zespołowej. Potrafi motywować innych, proponować usprawnienia w realizacji projektów i skutecznie rozwiązywać problemy we współpracy. | |
| 5,0 | Student wykazuje wysoką inicjatywę w pracy zespołowej, potrafi skutecznie koordynować działania grupy i wspierać współpracę. Jest liderem w realizacji projektów analitycznych, dba o efektywną komunikację i konstruktywne rozwiązywanie konfliktów. Jego umiejętność pracy w zespole przyczynia się do osiągnięcia wysokiej jakości wyników pracy grupy. |
Literatura podstawowa
- Wickham, Hadley, Mine Çetinkaya-Rundel, and Garrett Grolemund, R for data science, O'Reilly Media, Inc., 2023, https://r4ds.hadley.nz
- Kuhn, Max, and Julia Silge, Tidy modeling with R, O'Reilly Media, Inc, 2022, https://www.tmwr.org
- VanderPlas, Jake, Python data science handbook: Essential tools for working with data, O'Reilly Media, Inc., 2016
Literatura dodatkowa
- RPubs blog, 2024, https://rpubs.com/