WYDZIAŁ INFORMATYKI, ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI
|
|
- Ignacy Andrzejewski
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 WYDZIAŁ INFORMATYKI, ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATALOG PRZEDMIOTÓW Kierunek Biznes Elektroniczny Studia I stopnia o profilu praktycznym Rok akademicki: 2015/2016 1
2 Spis treści Analiza matematyczna... 4 Algebra liniowa... 7 Podstawy systemów dyskretnych Ekonomika przedsiębiorstwa Projektowanie i programowanie obiektowe Podstawy analizy danych Wytwarzanie i stosowanie treści cyfrowych w biznesie E-biznes a prawo Podstawy analityki biznesowej Eksploracja danych Zaawansowane metody grafiki w reklamie Zaawansowane technologie e-biznesowe Bazy danych Architektura komputerów i systemy operacyjne Architektura systemów korporacyjnych Inteligentne systemy w życiu miasta Hurtowanie danych i raportowanie Technologie big data Technologie internetowe Zintegrowane systemy zarządzania Elektroniczny obieg dokumentów Wizualizacja zasobów przedsiębiorstwa Zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa Handel i usługi internetowe Media społecznościowe w biznesie Języki programowania aplikacji biznesowych Technologie mobilne w e-biznesie Zarządzanie relacjami z klientami Modelowanie procesów biznesowych Zarządzanie przedsiębiorstwem Bezpieczeństwo elektroniczne Przetwarzanie w chmurach Eksploracja zasobów internetowych Systemy komunikacyjne e-biznesu Marketing internetowy Techniki sprzedaży Zarządzanie projektem Systemy informacji przestrzennej Zarządzanie łańcuchem dostaw
3 E-learning Organizacja i zarządzanie biurem wsparcia it Integracja systemów Praca w zespole wirtualnym Zasady komunikacji biznesowej Wykorzystanie środków ue w biznesie Ochrona własności intelektualnej Przedsiębiorczość Wychowanie fizyczne Język angielski i Język niemiecki i Język angielski ii Język niemiecki ii Język angielski iii Język niemiecki iii Język angielski iv Język niemiecki iv Seminarium specjalistyczne i Seminarium specjalistyczne ii Seminarium dyplomowe i Seminarium dyplomowe ii Redakcja prac dyplomowych i tekstów użytkowych Praktyka zawodowa
4 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr A N A L I Z A M A T E M A T Y C Z N A Kod p rzedmiotu: 11.1-WE-BEP-AM Typ p rzedmiotu: Obowiązkowy Język nauc zania: polski Odpowied zialny za przedmiot: dr Dorota Głazowska Prowadzący: dr Dorota Głazowska zajęć zaliczenia Punkty ECTS Studia stacjonarne 15 1 Zaliczenie na ocenę 1 Ćwiczenia 15 1 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Zaliczenie na ocenę 1 Ćwiczenia 9 1 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Celem jest uzyskanie przez studenta umiejętności i kompetencji w zakresie rozumienia podstawowych zagadnień matematycznych wymienionych w zakresie tematycznym przedmiotu koniecznych do rozpoczęcia kształcenia na studiach technicznych. WYMAGANIA WSTĘPNE: Znajomość matematyki w zakresie szkoły ponadgimnazjalnej. ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Granica i ciągłość funkcji jednej zmiennej. Własności granic. Granice jednostronne, nieskończone i w nieskończoności. Obliczanie granic funkcji. Ciągłość funkcji w punkcie i na zbiorze. Własności funkcji ciągłych na przedziałach (twierdzenia Cantora, Weierstrassa, własność Darboux). Badanie ciągłości funkcji w punkcie i na zbiorze. Pochodna funkcji jednej zmiennej. Definicja i interpretacje pochodnej funkcji w punkcie. Różniczkowalność funkcji na zbiorze. Ciągłość a różniczkowalność. Podstawowe reguły różniczkowania, pochodne funkcji elementarnych. Reguła de l`hospitala. Pochodne i różniczki 4
5 wyższych rzędów. Wzór Taylora. Ekstrema lokalne i globalne funkcji. Wypukłość, wklęsłość i punkty przegięcia wykresu funkcji. Całkowanie. Całka nieoznaczona. Podstawowe metody wyznaczania całek nieoznaczonych. Całka oznaczona Riemanna i jej własności. Podstawowe twierdzenia rachunku całkowego. Zastosowania geometryczne i fizyczne całki Riemanna (pole figury płaskiej, długość krzywej, objętość i pole powierzchni bryły obrotowej). Całki niewłaściwe. METODY KSZTAŁCENIA: - wykład problemowy, wykład konwencjonalny. Ćwiczenia - dyskusja, metoda przypadków, ćwiczenia rachunkowe. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU Student zna i rozumie pojęcie granicy funkcji jednej zmiennej. SYMBOLE EFEKTÓW K_W01 METODY WERYFIKACJI Student potrafi obliczać granice funkcji. K_W01 Student zna i rozumie pojęcie funkcji ciągłej. K_W01 Student potrafi zbadać ciągłość funkcji. K_W01 Student definiuje pochodną funkcji. K_W01 Student potrafi opisać zastosowania pochodnej i całki. Student potrafi zastosować twierdzenia i metody rachunku różniczkowego funkcji jednej zmiennej w zagadnieniach z optymalizacją, poszukiwaniem ekstremów lokalnych i globalnych (na elementarnych przykładach). Student potrafi całkować przez podstawienie i przez części (w zakresie podstawowym). Student potrafi zastosować całkę oznaczoną do obliczania pól figur płaskich, objętości i pól powierzchni brył obrotowych (elementarne przykłady). Student potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze. K_W01 K_W01 K_W01 K_W01 K_U01 FORMA ZAJĘĆ ćwiczenia wykład ćwiczenia ćwiczenia wykład ćwiczenia ćwiczenia wykład wykład ćwiczenia ćwiczenia ćwiczenia ćwiczenia wykład WARUNKI ZALICZENIA: 5
6 uzyskanie minimum 40% punktów z pisemnego sprawdzianu Ćwiczenia - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie min. 10 punktów. Student zdobywa punkty przystępując do dwóch sprawdzianów ch w trakcie semestru (2 10 punktów). Ocena końcowa = 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć ćwiczenia. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 15 h wykład + 15 h ćw. =30h Przygotowanie się do wykładu: 15h Przygotowanie się do ćwiczeń: 15h Przygotowanie się do kolokwiów: 15h Przygotowanie się do zaliczenia wykładu: 15h Razem: 90h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 9 h wykład + 9 h ćw. =18h Przygotowanie się do wykładu: 9h Przygotowanie się do ćwiczeń: 18h Przygotowanie się do kolokwiów: 18h Przygotowanie się do zaliczenia wykładu: 18h Razem: 90h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Decewicz, G., Żakowski, W., Matematyka, Analiza matematyczna, cz.i, Warszawa, WNT, Krysicki, W., Włodarski, L., Analiza matematyczna w zadaniach, cz.i, Warszawa, PWN, Leksiński, W., Nabiałek, J., Żakowski, W., Matematyka (zadania), Warszawa, WNT, Lassak, M., Matematyka dla studiów technicznych, Bydgoszcz, WM, Gewert, M., Skoczylas, Z., Analiza matematyczna 1, Wrocław, GiS, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Rudnicki, R., y z analizy matematycznej, Warszawa, PWN, Stankiewicz, W., Zadania z matematyki dla wyższych uczelni technicznych, cz.i, Warszawa, PWN, PROGRAM OPRACOWAŁA: dr Dorota Głazowska 6
7 Liczb a godzin w semestr ze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr A L G E B R A L I N I O W A Kod p rzed miotu: 11.1-WE-BEP-AL Typ p rzed miotu: obowiązkowy Język nauczania: polski Odpowied zialny za przedmiot: dr Sebastian Czerwiński Prowad zący: dr Sebastian Czerwiński zajęć zaliczenia Punkty ECTS Stud ia stacjonarne 15 1 Zaliczenie na ocenę 1 Ćwiczenia 15 1 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Zaliczenie na ocenę Ćwiczenia 9 1 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Zapoznanie studenta z podstawowymi pojęciami i metodami algebry liniowej. WYMAGANIA WSTĘPNE: Wiedza z matematyki ze szkoły średniej. ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: : Liczby zespolone: działania, interpretacja geometryczna, potęgowanie, pierwiastkowanie. Układy n równań o n niewiadomych: definicja, rodzaje i metoda eliminacji Gaussa. Macierze: przykłady, działania, macierz odwrotna. Wyznaczniki: definicja, obliczanie, własności. Równania liniowe i macierze cd.: rząd, twierdzenie Kroneckera-Capellego. Wielomiany: działania, dzielenie z resztą, pierwiastki wielomianu, twierdzenie Bezouta, schemat Hornera. Wektory w R3: działania, iloczyn skalarny i wektorowy, odległość, prostopadłość. Ćwiczenia: Liczby zespolone: działania, sprzężenie, moduł, postać trygonometryczna, interpretacja geometryczna działań, wzory de Moivre a, pierwiastkowanie liczb zespolonych. Układy n równań o n niewiadomych: metoda eliminacji Gaussa. Macierze; działania, macierz 7
8 odwrotna. Wyznacznik i rząd: obliczanie. Algebra wektorów: Iloczyn skalarny, wektorowy i mieszany i ich zastosowanie. METODY KSZTAŁCENIA: : wykład konwencjonalny. Ćwiczenia: dyskusja, praca w grupach, ćwiczenia rachunkowe, zadania domowe. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU Zna pojęcie liczby zespolonej i potrafi wykonywać podstawowe działania na liczbach zespolonych. Zna metody rozwiązywania układów równań liniowych i potrafi wykorzystać poznane metody rozwiązywalności do rozwiązywania układów równań liniowych. Zna pojęcie macierzy, potrafi wykonywać działania na macierzach. Zna pojęcie wyznacznika i rzędu, potrafi wyznaczyć: macierz odwrotną, rząd i wyznacznik macierzy. Potrafi odróżnić wielkość wektorową od wielkości skalarnej. Zna określenie i własności iloczynów: skalarnego, wektorowego. SYMBOLE EFEKTÓW K_W01, K_K01 K_W01, K_K01 K_W01, K_K01 K_W01, K_K01 METODY WERYFIKACJI Kolokwia Kolokwia Kolokwia Kolokwia FORMA ZAJĘĆ, ćwiczenia, ćwiczenia, ćwiczenia, ćwiczenia WARUNKI ZALICZENIA: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z kolokwiów. Ćwiczenia - Warunkiem zaliczenia ćwiczeń jest uzyskanie pozytywnych ocen z 2 ch kolokwiów. Ocena końcowa = 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć ćwiczenia OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 15 h. wykład + 15 h. ćwicz.= 30h Przygotowanie się do zajęć i kolokwiów: 30h 30h Razem: 90h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 9 h. wykład + 9 h. ćwicz. =18h Przygotowanie się do zajęć: 42h 8
9 Razem: 30h 90h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Jurlewicz, J., Skoczylas, Z., Algebra liniowa 1 i 2, Wrocław, Oficyna wyd. GiS, Kaczorek, T., Wektory i macierze w automatyce i elektrotechnice, Warszawa, WNT, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Banaszak, G., Gajda, W., Elementy algebry liniowej, cz. I. Warszawa, WNT, Banaszak, G., Gajda, W., Elementy algebry liniowej, cz. II. Warszawa, WNT, PROGRAM OPRACOWAŁ: dr Sebastian Czerwiński 9
10 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr P O D S T A W Y S Y S T E M Ó W D Y S K R E T N Y C H Kod p rzedmiotu: 11.1-WE-BEP-PSD Typ p rzedmiotu: obowiązkowy Język nauczania: polski Odpowied zialny za przedmiot: prof. dr hab. Roman Gielerak Prowadzący: Pracownicy WEIT ISSI zajęć zaliczenia Punkty ECTS Studia stacjonarne 15 1 Egzamin 1 Ćwiczenia 15 1 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Egzamin 1 Ćwiczenia 9 1 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Zapoznać studentów z podstawowymi metodami obliczeniowymi i analitycznymi matematyki dyskretnej w obszarze fundamentalnych zastosowań informatyki do zagadnień ekonometrii i pokrewnych Zapoznać studentów z podstawami modelowania matematycznego zagadnień biznesowych w terminach struktur matematycznych oferowanych przez matematykę dyskretną WYMAGANIA WSTĘPNE: Analiza matematyczna, elementy algebry liniowej z geometria. ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Wstęp Algebra zbiorów i formalny rachunek zdań, aksjomaty Arystotelesa i ich zastosowania do analizy logicznej wartości zdań złożonych, tautologie, spełnialność. Funkcje, odwzorowania i operacje na nich. Relacje i ich elementarne własności. Relacje porządkujące i relacje równoważności. Elementy teorii grafów i ich zastosowania w realnych problemach. Proste algorytmy teoriografowe do rozwiązywania zadań przeszukiwania i analizy grafów drzewiastych. Zagadnienia szeregowania zadań w języku grafów. Analiza i opis relacji w języku grafów i diagramów. 10
11 Algorytmy rekurencyjne i ich analiza. Zależności i definicje rekurencyjne. Równania rekurencyjne: liniowe, jednorodne drugiego rzędu. Rekurencje przepołowieniowe. Procedury indukcyjne. Zasada indukcji matematycznej. Zagadnienia kombinatoryczne. Elementarne procedury zliczania. Podziały. Algorytmy teoriomnogościowe. Zasada szufladkowa Dirichleta. Algorytmy kombinatoryczne i ich zastosowania. Zastosowania do elementarnej analizy statystycznej. Arytmetyka modularna. Równania modularne i kongruencje. Chińskie twierdzenie o resztach i rozwiązywanie kongruencji. Potęgowanie modularne. Pojęcie automatów skończonych i ich zastosowania. Modelowanie procesów dyskretnych w terminach automatów i sieci dynamicznych. METODY KSZTAŁCENIA: : dyskusja, wykład standardowy. Ćwiczenia: zagadnienia obliczeniowe, zastosowania do rozwiązywania rzeczywistych problemów. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Potrafi wykorzystać proste metody obliczeniowe matematyki dyskretnej do rozwiązywania rzeczywistych, prostych problemów ekonometrii. K_WO1,K _WO5,K_ UO2, K_KO3 Ćwiczenia rachunkowe, kolokwia, egzamin końcowy Ćwiczenia, wykład Zna podstawy algebry zbiorów, rachunku zdań i elementarne techniki analizy wartości logicznych złożonych zdań K_WO1, K_WO5, K_UO2, K_KO3 Ćwiczenia rachunkowe, kolokwia, egzamin Ćwiczenia, wykład Umie zamodelować niektóre problemy ekonometrii w języku matematyki dyskretnej i jej podstawowych struktur logicznych takich jak relacje, zbiory, grafy etc. K_WO1, K_WO5, K_UO2, K_KO3 Ćwiczenia rachunkowe, kolokwia, egzamin końcowy Ćwiczenia, wykład Rozumie istotę i własności dyskretnych modeli matematycznych w konkretnych z zastosowaniach. K_WO1, K_WO5, K_UO1, K_UO2, K_KO3 Ćwiczenia rachunkowe, kolokwia, egzamin końcowy Ćwiczenia, wykład WARUNKI ZALICZENIA: : warunkiem koniecznym uzyskania oceny pozytywnej z wykładu jest zdanie egzaminu końcowego i uzyskanie oceny pozytywnej z ćwiczeń rachunkowych do wykładu. 11
12 Ćwiczenia rachunkowe: warunkiem koniecznym uzyskania zaliczenia jest zdanie wszystkich przewidzianych kolokwiów oraz pozytywna ocena aktywności bieżącej przez prowadzącego zajęcia. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 15 h wykład + 15 h ćwicz. = 30h Przygotowanie się do zajęć ćwiczeniowych: 20h 20h Przygotowanie się do sprawdzianu: 20h Razem: 90h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 9 h wykład + 9 h ćwicz. = 18h Przygotowanie się do zajęć ćwiczeniowych: 24h 24h Przygotowanie się do sprawdzianu: 24h Razem: 90h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Ross, K.A., Wright, Ch.R.B., Matematyka Dyskretna, Warszawa, PWN, Jabłoński S.W., Wstęp do matematyki dyskretnej, Warszawa, PWN, Cormen, T.H., Leiserson Ch.E., Rivest R.L., Wprowadzenie do algorytmów, Warszawa, WNT, Ben-Ari, M., Logika matematyczna, Warszawa, WNT, Deo, N., Teoria grafów i jej zastosowania w technice i informatyce, Warszawa, PWN, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Flachmeyer, J., Kombinatoryka, Warszawa, PWN, Reingold, E.M., Nievergelt, J., Deo, N., Algorytmy kombinatoryczne, Warszawa, PWN, Pawlak, Z., Systemy informacyjne, Warszawa, WNT, PROGRAM OPRACOWAŁ: prof. dr hab. Roman Gielerak 12
13 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr E K O N O M I K A P R Z E D S I Ę B I O R S T W A Kod p rzed miotu: 14.3-WE-BEP-EP Typ p rzed miotu: obowiązkowy Język nauczan ia: polski Odpowied zialny za przedmiot: Pracownik Wydziału Ekonomii i Zarządzania Prowad zący: Pracownik Wydziału Ekonomii i Zarządzania zajęć zaliczenia Punkty ECTS Stud ia stacjonarne 15 1 Zaliczenie na ocenę 1 Ćwiczenia 30 2 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Zaliczenie na ocenę 1 Ćwiczenia 18 2 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Zapoznanie studenta z podstawowymi pojęciami i zagadnieniami z zakresu ekonomicznych uwarunkowań przedsiębiorstwa: przedsiębiorca a przedsiębiorstwo, formy organizacyjnoprawne przedsiębiorstw, majątek trwały i obrotowy w przedsiębiorstwie, organizacyjna działalność przedsiębiorstwa. Ukształtowanie umiejętności w rozumieniu i analizowaniu przykładów i praktycznych przypadków tematycznie związanych z zakresem tematycznym przedmiotu. WYMAGANIA WSTĘPNE: brak ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Wprowadzenie do ekonomiki przedsiębiorstwa. Przedsiębiorca a przedsiębiorczość. Formy organizacyjno-prawne przedsiębiorstw. Metody i formy organizacji przedsiębiorstw. Majątek trwały i obrotowy w przedsiębiorstwie. Normowanie zużycia i gospodarka zapasami. Innowacje a konkurencyjność przedsiębiorstwa. METODY KSZTAŁCENIA: 13
14 - wykład konwencjonalny z wykorzystaniem wideoprojektora. Ćwiczenia - analiza przypadków. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Ma ogólną wiedzę z zakresu ekonometrii, finansów (biznesplan). Zna modele i metody ilościowe wspomagające podejmowanie decyzji ekonomicznych. Potrafi samodzielnie integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji i krytycznej oceny, wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie. Ma świadomość ważności aspektów ekonomicznych związanych z procesem zarządzania przedsiębiorstwem K_W03 K_W17 K_U06 K_K05 Rozwiązanie i omówienie analizowanych przypadku Rozwiązanie i omówienie analizowanych przypadku Ćwiczenia Ćwiczenia Ćwiczenia WARUNKI ZALICZENIA: - sprawdzian w formie pisemnej i/lub ustnej, realizowany na koniec semestru. Ćwiczenia - sprawdzian w formie pisemnej i/lub ustnej, realizowany na koniec semestru. Ocena końcowa = 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć ćwiczenia. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 15 h wykład + 30 h ćwicz. = 45h Przygotowanie się do zajęć: 10h 15h Realizacja ćwiczeń i przygotowanie prezentacji: 10h Przygotowanie się do sprawdzianu: 10h Razem: 90h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 9 h wykład + 18 h ćwicz. = 27h Przygotowanie się do zajęć: 28h 15h Realizacja projektu i przygotowanie prezentacji 10h Przygotowanie się do sprawdzianu: 10h Razem: 90h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Lichtarski, J. (red.), Podstawy nauki o przedsiębiorstwie, Wrocław, AE,
15 2. Osbert-Pociecha, G. (red.), Podstawy nauki o przedsiębiorstwie. Studium przypadków. Wrocław, AE, Sudoł, S., Przedsiębiorstwo. Podstawy nauki o przedsiębiorstwie. Teoria i praktyka zarządzania, Toruń, Dom Organizatora, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Sobczyk, G. (red.), Ekonomika i organizacja małych i średnich przedsiębiorstw, Warszawa, Difin, PROGRAM OPRACOWAŁ: 15
16 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr P R O J E K T O W A N I E I P R O G R A M O W A N I E O B I E K T O W E Kod p rzedmiotu: 11.3-WE-BEP-PIPO Typ p rzedmiotu: obowiązkowy Język nauczania: polski dr inż. Mariusz Jacyno, Odpowied zialny za przedmiot: dr inż. Andrzej Marciniak Prowadzący: dr inż. Mariusz Jacyno, dr inż. Andrzej Marciniak zajęć zaliczenia Punkty ECTS Studia stacjonarne 30 2 Zaliczenie na ocenę 1 Laboratoriu m 30 2 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Zaliczenie na ocenę 1 Laboratoriu m 18 2 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Przedstawienie podstawowych pojęć związanych z programowaniem i projektowaniem obiektowym oraz ich realizacją w środowisku Java. Zapoznanie z nowoczesnymi środowiskami deweloperskimi wspierającymi wytwarzanie oprogramowania na platformie Java. WYMAGANIA WSTĘPNE: Brak ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Podstawy kompilacji i uruchamiania programów na platformie Java. Omówienie środowiska Java Development Kit oraz zintegrowanych środowisk deweloperskich IDE dla platformy Java. Podstawy programowania imperatywnego i strukturalnego w języku Java. Typy danych, zmienne proste i referencyjne, literały, operatory, tablice, instrukcje sterujące, zasięg widoczności zmiennych, funkcje, właściwości zmiennych. 16
17 Podstawy programowania obiektowego w języku Java. Klasy i instancje, typy wyliczeniowe, pakiety, właściwości klas i metod. Zasady konstrukcji obiektów i poznanie mechanizmu czyszczenia pamięci (kolektora śmieci). Mechanizmy i właściwości programowania obiektowego. Dziedziczenie, polimorfizm i enkapsulacja. Projektowanie złożonych typów obiektowych przy użyciu kompozycji i dziedziczenia. Zaawansowane techniki obiektowe. Tworzenie interfejsów programistycznych z wykorzystaniem klas abstrakcyjnych i interfejsów. Rozszerzanie interfejsów. Klasy wewnętrzne i klasy statycznie zagnieżdżone. Obsługa narzędzi deweloperskich na platformie Java. Tworzenia dokumentacji API w środowisku Javy. Archiwizacja programów i bibliotek Javy. Mechanizmy wdrażania i automatycznej instalacji programów. Obsługa debugera. Podstawy tworzenia programów odpornych na błędy. Metody walidacji danych, obsługa sytuacji wyjątkowych. Wybrane zagadnienia implementacyjne języka Java. Klasy użytkowe, klasy strumieniowe do obsługi systemu wejścia i wyjścia, przechowywanie obiektów w kolekcjach. Programowanie wielowątkowe w języku Java. Tworzenie i synchronizacja działania wątków. Mechanizm synchronizacji wewnątrzprocesowej Hoare a, wywłaszczanie wątków, segmentacja czasu, priorytety. Podstawy tworzenia aplikacji sieciowych w języku Java. Programowanie gniazd sieciowych, architektura klient-serwer, implementacja serwerów, identyfikacja zasobów sieciowych. METODY KSZTAŁCENIA: - wykład konwencjonalny z wykorzystaniem wideoprojektora. Laboratorium - zajęcia praktyczne w laboratorium komputerowym. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Zna zasady projektowania i programowania obiektowego Ma wiedzę na temat procesu wytwarzania oprogramowania w oparciu o technologię Java, Zna definicje podstawowych paradygmatów programowania Potrafi skompilować i uruchomić samodzielnie napisaną aplikację w języku Java Potrafi wytworzyć i wdrożyć aplikację internetową, oraz wytworzyć niezbędną dokumentację(api, wdrożeniową) K_W03, K_W10 K_W11 K_W09, K_U14 K_U11 Przygotowanie projektu Przygotowanie projektu Laboratorium Laboratorium WARUNKI ZALICZENIA: - sprawdzian w formie pisemnej i/lub ustnej, realizowany na koniec semestru. Laboratorium ocena końcowa stanowi sumę ważoną ocen uzyskanych za realizację poszczególnych ćwiczeń laboratoryjnych oraz sprawdzianów kontrolnych weryfikujących przygotowanie merytoryczne do ćwiczeń. 17
18 Ocena końcowa = 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć laboratorium. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 30 h wykład + 30 h proj. = 60h Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych: 30h 30h Przygotowanie się do sprawdzianu: 30h Razem:150h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 18 h wykład + 18 h proj. = 36h Przygotowanie się do zajęć laboratoryjnych: 38h 38h Przygotowanie się do sprawdzianu: 38h Razem: 150h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Eckel, B., Thinking in Java, Wydanie IV, Warszawa, Helion, Horstmann, C.S., Cornell, G., Java. Techniki zaawansowane, Wydanie dziewiąte, Gliwice, Helion, Horstmann, C.S., Cornell, G.: Java., Podstawy, Wydanie dziewiąte, Gliwice, Helion, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Lis, M., Praktyczny kurs Java, Wydanie II, Gliwice, Helion, Naughton, P., Podręcznik języka programowania Java, Poznań, Nakom, PROGRAM OPRACOWALI: dr inż. Andrzej Marciniak, dr inż. Mariusz Jacyno 18
19 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr P O D S T A W Y A N A L I Z Y D A N Y C H Kod p rzed miotu: 11.2-WE-BEP-PAD Typ p rzed miotu: obowiązkowy Język nauczan ia: polski Odpo wied zialny za przedmiot: prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński Prowad zący: prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński zajęć zaliczenia Punkty ECTS Stud ia stacjonarne 30 2 Egzamin 1 Ćwiczenia 30 2 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Egzamin 1 Ćwiczenia 18 2 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Zapoznanie studentów z podstawowymi procedurami jakościowej i ilościowej analizy danych. Ukształtowanie krytycznego spojrzenia na wiarygodność analiz statystycznych. Ukształtowanie umiejętności szacowania niepewności w praktyce badań eksperymentalnych. WYMAGANIA WSTĘPNE: brak ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Wstępna analiza danych. Szeregi rozdzielcze punktowe i przedziałowe. Histogram. Miary położenia, zmienności, asymetrii i koncentracji. Odrzucanie danych. Prawdopodobieństwo. Przestrzeń zdarzeń elementarnych. Definicje prawdopodobieństwa: klasyczna, częstościowa i współczesna. Podstawowe własności prawdopodobieństwa. Prawdopodobieństwo warunkowe. Niezależność. Prawdopodobieństwo całkowite. Wzór Bayesa. Zmienne losowe dyskretne i ciągłe. Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady: dwupunktowy, Bernoulliego, Poissona i geometryczny. Funkcje zmiennych losowych. Pojęcia wartości oczekiwanej i wariancji zmiennej losowej. Rozkłady łączne wielu zmiennych losowych. 19
20 Niezależność zmiennych losowych. Zmienne losowe ciągłe. Rozkład równomierny. Rozkład wykładniczy. Pojęcie dystrybuanty zmiennej losowej. Rozkład normalny. Podstawy wnioskowania statystycznego. Schematy losowania próby. Próba prosta. Twierdzenia graniczne. Rozkłady: chi-kwadrat, t-studenta i Fishera-Snedecora. Estymacja punktowa i przedziałowa. Nieobciążoność, zgodność, efektywność i dostateczność. Estymacja parametryczna. Przedziały ufności dla wartości oczekiwanej, wariancji, odchylenia standardowego, prawdopodobieństw oraz różnic prawdopodobieństw i wartości oczekiwanych. Testowanie hipotez statystycznych. Parametryczne testy istotności dla wartości oczekiwanej i wariancji wskaźnika struktury w populacji. Testowanie zgodności. METODY KSZTAŁCENIA: : wykład konwencjonalny Ćwiczenia: ćwiczenia rachunkowe EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Potrafi krytycznie ocenić wiarygodność analiz statystycznych Ma świadomość znaczenia analizy danych w praktyce inżynierskiej Potrafi dokonać wstępnej analizy danych i przejść od modelu probabilistycznego do wnioskowania statystycznego Potrafi dobrać i obliczyć odpowiednie miary tendencji centralnej i rozproszenia Potrafi posługiwać się rozkładami teoretycznymi (dwumianowy, Poissona, normalny, t-studenta, F, chi-kwadrat) K_W02 K_W02 sprawdzian sprawdzian wykład wykład K_U06 kolokwium ćwiczenia K_U06 kolokwium ćwiczenia K_U06 kolokwium ćwiczenia Potrafi obliczyć przedziały ufności i je interpretować K_U06 kolokwium ćwiczenia Zna i rozumie założenia testów statystycznych K_U06 kolokwium ćwiczenia WARUNKI ZALICZENIA: uzyskanie oceny pozytywnej ze sprawdzianu w formie pisemnej i/lub ustnej, przeprowadzonego na koniec semestru. Ćwiczenia uzyskanie pozytywnych ocen z kolokwiów ch lub ustnych przeprowadzonych co najmniej trzy razy w semestrze; ocena końcowa stanowi medianę ocen kolokwium. Ocena końcowa = 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć ćwiczenia. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: 20
21 Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 30 h wykład + 30 h ćwicz. = 60h Przygotowanie się do zajęć: 30h 30h Przygotowanie się do sprawdzianów: 30h Razem:150h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 18 h wykład + 18 h ćwicz. = 36h Przygotowanie się do zajęć: 54h 30h Przygotowanie się do sprawdzianów: 30h Razem:150h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Koronacki, J., Mielniczuk, J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, Warszawa, WNT, Sobczyk, M., Statystyka, Warszawa, PWN, Krysicki, W., Bartos, J., Dyczka, W., Królikowska, K., Wasilewski, M., Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, Warszawa, PWN, Kukuła, K.: Elementy statystyki w zadaniach, Warszawa, PWN, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Stasiewicz, S., Rusnak Z., Siedlecka, U., Statystyka. Elementy teorii i zadania, Wrocław, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego, Starzyńska, W., Statystyka praktyczna, Warszawa, PWN, Gajek, L., Kałuszka, M.: Wnioskowanie statystyczne. Modele i metody, Warszawa, WNT, PROGRAM OPRACOWAŁ: prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński 21
22 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr W Y T W A R Z A N I E I S T O S O W A N I E T R E Ś C I C Y F R O W Y C H W B I Z N E S I E Kod p rzedmiotu: 04.2-WE-BEP-WiSTCWB Typ p rzedmiotu: obowiązkowy Język nauczania: polski Odpowied zialny za przedmiot: Prowadzący: dr inż. Bartłomiej Sulikowski, dr inż. Łukasz Hładowski dr inż. Bartłomiej Sulikowski, dr inż. Łukasz Hładowski zajęć zaliczenia Punkty ECTS Stud ia stacjonarne 15 1 Zaliczenie na ocenę Laboratoriu m Zaliczenie na ocenę Projekt 15 1 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Zaliczenie na ocenę Laboratoriu m Zaliczenie na ocenę Projekt 9 1 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Zapewnienie studentom wiedzy z obszaru mediów cyfrowych z uwzględnieniem współczesnych technologii oraz wymogów stawianych przez przemysł mediów elektronicznych. Nauczenie podstaw praktycznego wytwarzania mediów reklamowych. Ukształtowanie umiejętności w zakresie podstawowych technik akwizycji i cyfrowej obróbki obrazów, wideo i materiałów audio. Nauczenie podstaw praktycznych publikowania wielu rodzajów treści w Internecie. WYMAGANIA WSTĘPNE: Znajomość technologicznych aspektów funkcjonowania Internetu. ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: 22
23 Charakterystyka mediów cyfrowych. Percepcja obrazu i dźwięku. Znaczenie zarządzania barwą i rola profili kolorów. Multimedialne urządzenia wejściowe (aparaty cyfrowe, kamery, mikrofony, skanery) i wyjściowe (monitory, drukarki, plotery, drukarki 3D, głośniki). Parametry urządzeń i techniki doboru sprzętu. Wykorzystanie aparatów cyfrowych. Podstawy fotografii. Dobór parametrów aparatu i obiektywu pod kątem fotografowanej sceny: makrofotografia, fotografia reklamowa, zdjęcia reportażowe. Obróbka obrazów cyfrowych. ty obrazu. Analiza i obróbka obrazu cyfrowego. Podstawy typografii. Wykorzystanie cyfrowych kamer wideo. Podstawy rejestracji wideo. Filmy reklamowe. Podstawy montażu i obróbki wideo przeznaczonych do udostępniania w Internecie. Audio. Pozyskiwanie materiału audio. Podstawy obróbki (odszumianie, wykorzystanie efektów specjalnych, filtracja). Integracja i synchronizacja dźwięku i obrazu. Przygotowanie treści. Korzystanie z zasobów banków materiałów licencjonowanych (ang. stock photos). Tworzenie stron lądowania (ang. landing pages). Dobór parametrów materiału do publikacji (rozdzielczość, rozmiar, format). Podstawy tworzenia grafiki biznesowej. Plakaty, zaproszenia, wizytówki, foldery reklamowe i zdjęcia. Tworzenie prezentacji elektronicznych. Publikowanie treści. Wykorzystanie internetowych kanałów dystrybucji treści, takich jak: YouTube, Fotolia, Picassa Web, portale społecznościowe, fora dyskusyjne, Kickstarter. Publikowanie treści na żywo za pomocą mediów strumieniowych. METODY KSZTAŁCENIA: - wykład konwencjonalny z wykorzystaniem wideoprojektora. Laboratorium - zajęcia praktyczne w laboratorium komputerowym. Projekt - zajęcia praktyczne w laboratorium komputerowym. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Rozumie znaczenie zarządzania barwą i rolę profili kolorów. Potrafi właściwie dobrać przestrzeń roboczą z uwzględnieniem przeznaczenia dokumentu (Internet, druk). K_W07, K_W14, K_U15 Laboratoriu m Zna podstawowe rodzaje, parametry i zasady doboru urządzeń wejściowych i wyjściowych. Rozumie znaczenie pojęć: ogniskowej obiektywu, przesłony, głębi ostrości i czułości ISO. K_W07, K_W14 Zna podstawy fotografii i potrafi wykorzystać aparat cyfrowy do wykonania makrofotografii i prostej fotografii reklamowej. Potrafi wykorzystać cyfrową kamerę wideo do wykonania prostego filmu reklamowego. K_W14, K_W19, K_U23, K_K06 Przygotowanie projektu praktyczny Laboratoriu m Projekt 23
24 Zna podstawowe zasady licencjonowania materiałów i jest świadomy istnienia ograniczeń prawnych fotografii. Potrafi wykorzystać zasoby banków materiałów licencjonowanych. Potrafi podać niezbędne parametry techniczne dla takich materiałów Zna podstawy grafiki biznesowej. Potrafi wykonać prostą stronę lądowania, zaprojektować wizytówkę i utworzyć prezentację elektroniczną. Potrafi dokonać prostej obróbki obrazów, dźwięku i wideo cyfrowych. K_W19, K_W22, K_K03, K_K06 K_W19, K_W22, K_U23, K_K03, K_K06 K_W14, K_U23, K_U07, K_K03, K_K06 Przygotowanie projektu Przygotowanie prezentacji Przygotowanie projektu praktyczny Projekt Laboratoriu m Projekt Laboratoriu m WARUNKI ZALICZENIA: - sprawdzian w formie pisemnej i/lub ustnej, realizowany na koniec semestru. Laboratorium ocena końcowa stanowi średnią arytmetyczną ocen uzyskanych za realizację poszczególnych elementów kursu szkoleniowego. Oceniane jest przygotowanie do ćwiczenia (w formie pisemnej) oraz rezultat praktyczny wykonanego ćwiczenia. Projekt ocena końcowa stanowi sumę ważoną ocen uzyskanych za realizację poszczególnych elementów kursu szkoleniowego oraz formy jego prezentacji. Wkład poszczególnych elementów oceny: wizualna forma projektu 25%, zgodność z postawionymi celami biznesowymi 50%, poprawność techniczna przygotowania materiałów 25% Ocena końcowa = 20 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 40 % oceny zaliczenia z formy zajęć laboratorium + 40% oceny zaliczenia z formy zajęć projekt. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 15 h wykład + 15 h proj h lab. =45h Przygotowanie się do zajęć: 20h 20h Realizacja projektu i przygotowanie prezentacji: 15h Przygotowanie się do sprawdzianu: 20h Razem: 120h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 9 h wykład + 9 h proj. + 9 h lab. =27h Przygotowanie się do zajęć: 38h 20h Realizacja projektu i przygotowanie prezentacji 15h 24
25 Przygotowanie się do sprawdzianu: 20h Razem: 120h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Williams, R., DTP od podstaw. Projekty z klasą, Gliwice, Helion, Ball, J., Carman, R., Filmowanie lustrzanką cyfrową, Łódź, Wyd. Galaktyka, Mroczek, A., Książka o fotografowaniu, Gliwice, Helion, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Fraser, B., Profesjonalne zarządzanie barwą, Wyd. II, Gliwice, Helion, Varis, L., Ciało. Profesjonalne oświetlenie i retusz w fotografii portretowej, Gliwice, Helion, Sztekmiler, K., Podstawy nagłośnienia i realizacji nagrań. Podręcznik dla akustyków, Warszawa, WKŁ, PROGRAM OPRACOWAŁ: dr inż. Łukasz Hładowski, dr inż. Bartłomiej Sulikowski 25
26 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr E - B I Z N E S A P R A W O Kod p rzedmiotu: 04.9-WE-BEP-EBAP Typ p rzedmiotu: obowiązkowy Język nauczania: polski Odpowied zialny za przedmiot: Pracownicy Wydziału Prawa UZ Prowadzący: Pracownicy Wydziału Prawa UZ zajęć zaliczenia Punkty ECTS Studia stacjonarne 15 1 Zaliczenie na ocenę 1 Ćwiczenia 15 1 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Zaliczenie na ocenę 1 Ćwiczenia 9 1 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Głównym celem kształcenia studentów jest poznanie prawnych aspektów prowadzenia działalności gospodarczej w oparciu o technologie internetowe oraz ewentualnych zagrożeń związanych ze sprzedażą lub świadczeniem usług przez Internet. Zapoznanie studentów z istotnymi zagadnienia z zakresu prawa pracy. Zaprezentowanie przepisów, a także dorobku doktryny i orzecznictwa sądowego w zakresie wybranych zagadnień prawa pracy. WYMAGANIA WSTĘPNE: Podstawy przedsiębiorczości. ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Prawne aspekty prowadzenia sklepu internetowego. Regulamin sklepu. podatkowoprawna e-biznesu. Dokumentacja e-sprzedaży. Prawa konsumenta a obowiązki sprzedawcy. Klauzule niedozwolone w regulaminach e-sklepów. Podatki w e-handlu. Ochrona danych osobowych. Nieuczciwa konkurencja. Transfer własności intelektualnej. Ochrona znaków towarowych. Mailing, spam, direct mailing. Prawo autorskie w e-handlu. Zasady prawa pracy, zakaz dyskryminacji pracowników. Pojęcie i rodzaje stosunku pracy, pojęcie pracownika i pracodawcy. Pojęcie umowy o pracę, zawarcie umowy o pracę, treść umowy o pracę. Zmiana 26
27 treści umowy o pracę: jednostronna zmiana warunków umowy o pracę, wypowiedzenie zmieniające, porozumienie zmieniające. Rozwiązanie stosunku pracy. Roszczenia pracownika w razie niezgodnego z prawem lub nieuzasadnionego wypowiedzenia umowy o pracę. Pojęcie i tryb zwolnień grupowych i indywidualnych. Wynagrodzenie za pracę: pojęcie i składniki wynagrodzenia za pracę, źródła ustalania wynagrodzenia za pracę, kryteria ustalania wynagrodzenia za pracę, pojęcie przestoju w pracy, ochrona wynagrodzenia za pracę. METODY KSZTAŁCENIA: - wykład konwencjonalny z wykorzystaniem wideoprojektora. Ćwiczenia ćwiczenia w oparciu o studia przypadków. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Zna podstawy prawa dotyczące prowadzenia handlu elektronicznego. K_W19 Zna podstawy prawa dotyczące prawa pracy. K_W22 Potrafi przygotować opracować regulamin sklepu internetowego. Potrafi zarządzać grupą pracowników zgodnie w zgodzie z zasadami prawa pracy. Ma świadomość ważności aspektów społecznych, ekonomicznych związanych z procesem zarządzania przedsięwzięciami internetowymi Prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy, zagrożenia i bariery związane z zarządzaniem przedsięwzięciami e-biznesowymi K_U17 K_U26 K_K05 K_K09 Prezentacja na ćwiczeniach Prezentacja na ćwiczeniach Prezentacja na ćwiczeniach Prezentacja na ćwiczeniach Ćwiczenia Ćwiczenia Ćwiczenia Ćwiczenia WARUNKI ZALICZENIA: - sprawdzian w formie pisemnej realizowany na koniec semestru. Ćwiczenia prezentacja związana z aspektami prawnym prowadzenia sklepu internetowego. Ocena końcowa = 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć ćwiczenia. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 15 h wykład + 15 h ćwicz. = 30h Przygotowanie się do zajęć: 10h 10h Przygotowanie się do sprawdzianu: 10h Razem: 60h 27
28 Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 9 h wykład + 9 h ćwicz. = 18h Przygotowanie się do zajęć: 22h 10h Przygotowanie się do sprawdzianu: 10h Razem: 60h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Cichoń, M., Biblia E-Biznesu, Gliwice, Helion, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Dutko, M., E-biznes. Poradnik praktyka, Gliwice, Helion, PROGRAM OPRACOWAŁ: 28
29 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr P O D S T A W Y A N A L I T Y K I B I Z N E S O W E J Kod p rzed miotu: 04.2-WE-BEP-PAB Typ p rzed miotu: obowiązkowy Język nauczan ia: polski Odpowied zialny za przedmiot: prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński Prowad zący: prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński zajęć zaliczenia Punkty ECTS Studia stacjonarne 30 2 Egzamin 2 Laboratoriu m 30 2 Zaliczenie na ocenę 5 Stud ia niestacjonarne 18 2 Egzamin 2 Laboratoriu m 18 2 Zaliczenie na ocenę 5 CEL PRZEDMIOTU: Zapoznanie studentów z zaawansowanymi procedurami jakościowej i ilościowej analizy danych. Ukształtowanie umiejętności posługiwania się oprogramowaniem statystycznym w analizie danych. Ukształtowanie umiejętności analizy i prognozowania szeregów czasowych. WYMAGANIA WSTĘPNE: Podstawy analizy danych. ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Oprogramowanie statystyczne analityki biznesowej. Podstawy obsługi programu JMP: tabele danych; wykresy; raporty; skrypty; edytor formuł; techniki symulacji; statystyka opisowa i wnioskowanie. Podstawy obsługi systemu SAS: elementy języka; krok danych; przetwarzanie danych; krok proc; wyrażenia globalne; grafika; podstawowe procedury statystyczne; debugowanie. Wykorzystanie środowiska Enterprise Guide. Podstawy obsługi systemu R: elementy języka R, programowanie, przetwarzanie danych i wizualizacja. Analiza zależności zmiennych ilościowych. Model liniowy regresji. Własności estymatorów metody najmniejszych kwadratów. Diagnostyka modelu regresji. Punkty oddalone, punkty o wysokiej dźwigni i obserwacje wpływowe. Transformacje w celu osiągnięcia liniowości. Regresja logistyczna. 29
30 Analiza wariancji. Analiza jednoczynnikowa. Test F analizy wariancji. Związki z analizą regresji. Porównania wielokrotne. Analiza dwuczynnikowa. Analiza danych jakościowych. Testowanie prostej i złożonej hipotezy o zgodności dla jednej zmiennej. Testowanie jednorodności. Testowanie niezależności dla dwóch zmiennych losowych. Metody wyboru próby z populacji skończonej. Metoda reprezentacyjna. Estymatory parametrów populacji dla różnych schematów losowania. Metoda Monte Carlo. Generatory liczb pseudolosowych. Szacowanie parametrów rozkładu metodą Monte Carlo. Testy permutacyjne. Estymacja rozkładu statystyki metodą bootstrap. Metody rangowe. Porównanie rozkładu cech w dwóch populacjach. Testy porównania rozkładów dla par obserwacji. Rangowe testy niezależności. Porównanie rozkładów cech w wielu populacjach. Metody rangowe dla modelu regresji liniowej. Metody redukcji wymiaru. Analiza składowych głównych. Analiza czynnikowa. Komponenty zdefiniowane przez użytkownika. Analiza szeregów czasowych i prognozowanie. Agregacja i interpolacja szeregów czasowych. Wygładzanie wykładnicze szeregów bez sezonowości. Przedziały ufności prognoz. Wygładzanie wykładnicze w prognozowaniu dla szeregów z sezonowością. Wygładzanie wykładnicze a modele parametryczne AR, MA, ARMA, ARIMA. Modele ze składowymi nieobserwowanymi. METODY KSZTAŁCENIA: - wykład konwencjonalny. Laboratorium - ćwiczenia laboratoryjne w oparciu o oprogramowanie SAS, JMP i R. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Zna możliwości i ograniczenia statystycznych metod analitycznych Zna założenia i zasady metod statystycznych stosowanych do rozwiązywania problemów ekonomicznych Potrafi posługiwać się profesjonalnym oprogramowaniem statystycznym Potrafi dobrać i ocenić jakość modelu parametrycznego Umie zaplanować i przeprowadzić badanie zgodnie ze standardami wnioskowania statystycznego K_W02 egzamin wykład K_W02 egzamin wykład K_U06, K_U16 K_U06, K_U16 K_U06, K_U16 sprawdzian /ocena sprawozdania z ćwiczenia sprawdzian /ocena sprawozdania z ćwiczenia sprawdzian /ocena sprawozdania z ćwiczenia laboratorium laboratorium laboratorium Potrafi przeanalizować i dokonać, prezentacji danych K_U06, sprawdzian laboratorium 30
31 statystycznych K_U16 /ocena sprawozdania z ćwiczenia Potrafi ocenić wartość informacyjną badań sondażowych jako podstawy podejmowania decyzji K_U06, K_U16 sprawdzian /ocena sprawozdania z ćwiczenia laboratorium WARUNKI ZALICZENIA: uzyskanie oceny pozytywnej ze sprawdzianu w formie pisemnej i/lub ustnej, przeprowadzonego na koniec semestru. Laboratorium uzyskanie pozytywnych ocen wykonania wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych oraz pozytywnych ocen ch lub ustnych sprawdzianów przygotowania do tych ćwiczeń; ocena końcowa stanowi medianę uzyskanych ocen. Ocena końcowa = 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50 % oceny zaliczenia z formy zajęć laboratorium. OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 30 h wykład + 30 h lab. = 60h Przygotowanie się do zajęć: 30h 30h Przygotowanie się do sprawdzianów: 30h Razem:150h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 18 h wykład + 18 h lab. = 36h Przygotowanie się do zajęć: 54h 30h Przygotowanie się do sprawdzianów: 30h Razem:150h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Koronacki, J., Mielniczuk, J., Statystyka dla studentów kierunków technicznych i przyrodniczych, Warszawa, WNT, Larose, D.T.: Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, Krysicki, W., Bartos, J., Dyczka, W., Królikowska, K., Wasilewski M.: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna w zadaniach, PWN, Warszawa, Sall, J., Lehman, A., Stephens, M., Creighton, L.: JMP Starts Statistics, Cary, SAS Press, Der, G., Everitt, B.S., A Handbook of Statistical Analyses using SAS, Boca Raton, Chapman & Hall/CRC, Milhøj, A., Practical Time Series Analysis Using SAS, Cary, SAS Press,
32 LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Delwiche, L.D., Slaughter, S.J., The Little SAS Book: A Primer, Cary, SAS Press, Delwiche, L.D., Slaughter, S.J., The Little SAS Book for Enterprise Guide 4.2, Cary, SAS Press, PROGRAM OPRACOWAŁ: prof. dr hab. inż. Dariusz Uciński 32
33 Liczb a godzin w semestrze Liczb a godzin w tygodn iu Semestr E K S P L O R A C J A D A N Y C H Kod p rzed miotu: 04.2-WE-BEP-ED Typ p rzed miotu: obowiązkowy Język nauczan ia: polski Odpowied zialny za przedmiot: dr inż. Marek Kowal Prowad zący: dr inż. Marek Kowal zajęć zaliczenia Punkty ECTS Stud ia stacjonarne 15 1 Zaliczenie na ocenę 2 Laboratoriu m 30 2 Zaliczenie na ocenę Stud ia niestacjonarne Zaliczenie na ocenę 2 Laboratoriu m 18 2 Zaliczenie na ocenę CEL PRZEDMIOTU: Prezentacja oprogramowania wykorzystywanego do eksploracji danych. Zapoznanie słuchaczy z metodami czyszczenia danych. Prezentacja metod odkrywania asocjacji i sekwencji. Prezentacja metod klasteryzacji danych. Prezentacja metod klasyfikacji danych. Wykształcenie praktycznych umiejętności obsługi wybranych systemów eksploracji danych. Wykształcenie umiejętności w zakresie stosowania metod eksploracji danych w e-biznesie (segmentacji klientów, ocenie ryzyka kredytowego, strategii cross-sellingu, wykrywaniu nadużyć, ukierunkowanej reklamie). WYMAGANIA WSTĘPNE: Bazy danych, Hurtownie danych i raportowanie. ZAKRES TEMATYCZNY PRZEDMIOTU: Przegląd i charakterystyka oprogramowania wykorzystywanego do eksploracji danych. Metody dostępu do baz danych z poziomu oprogramowani do eksploracji danych. Charakterystyka typowych danych biznesowych podlegających eksploracji. Problem eksploracji dużych wolumenów danych. Przykłady komercyjnych technologii eksploracji danych (IBM Watson Explorer, IBM DATA Mining, Microsoft, SAP, Oracle) 33
34 Przygotowanie danych do eksploracji. Odkrywanie danych nadmiarowych i odstających. Uzupełnianie danych brakujących. Próbkowanie danych Definicja problemu odkrywania wzorców asocjacji. Rodzaje reguł asocjacyjnych. Miary opisujące statystyczną ważności i siłę reguł asocjacji. Problem analizy koszyka zakupów. Złożoność obliczeniowa problemu odkrywania reguł asocjacji. Omówienie algorytmu Apriori i algorytmu Frequent Pattern Growth. Ćwiczenia praktyczne z wykorzystania poznanych metod odkrywania asocjacji. Definicja problemu odkrywania wzorców sekwencji. Rodzaje reguł sekwencji. Miary opisujące statystyczną ważności i siłę wzorców sekwencji. Złożoność obliczeniowa problemu odkrywania wzorców sekwencji. Omówienie algorytmów: Generalized Sequential Pattern, Prefix Span oraz klasteryzacji sekwencji. Ćwiczenia praktyczne z wykorzystania poznanych metod odkrywania wzorców sekwencji. Definicja zagadnienia klasteryzacji danych. Metody grupowania hierarchicznego. Metody grupowania iteracyjno-optymalizacyjnego. Miary odległości stosowane w klasteryzacji. Wyznaczanie charakterystyk klastrów. Metody szacowania liczby klastrów. Ćwiczenia praktyczne z wykorzystania poznanych metod klasteryzacji danych. Definicja zagadnienia klasyfikacji danych. Przygotowanie danych treningowych i testowych. Miary jakości klasyfikacji. Klasyfikacja danych za pomocą drzew klasyfikacyjnych, algorytmu k najbliższych sąsiadów, naiwnego klasyfikatora Bayesa, sieci neuronowych, algorytm wektorów nośnych. Ćwiczenia praktyczne z wykorzystania poznanych metod klasyfikacji danych. Zastosowanie metod eksploracji danych: w segmentacji klientów, ocenie ryzyka kredytowego, ukierunkowanej reklamie, strategii cross-sellingu i up-sellingu, wykrywaniu nadużyć. METODY KSZTAŁCENIA: - wykład konwencjonalny z wykorzystaniem wideoprojektora. Laboratorium - ćwiczenia praktyczne w laboratorium komputerowym. EFEKTY KSZTAŁCENIA I METODY WERYFIKACJI OSIĄGANIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA: OPIS EFEKTU SYMBOLE EFEKTÓW METODY WERYFIKACJI FORMA ZAJĘĆ Zna technologie i narzędzia informatyczne stosowane w eksploracji danych K_W07, K_W04 Zna typowe zastosowania metod eksploracji danych w e-biznesie K_W06, K_W18 Zna metody eksploracji danych K_W02, K_W17 Potrafi przygotować dane do eksploracji po przez ich czyszczenie K_U16 K_U20 Zadania realizowane z użyciem komputera Laboratorium Potrafi posługiwać się algorytmami odkrywania asocjacji i sekwencji K_U16, K_U18, K_U02, K_U20 Zadania realizowane z użyciem komputera Laboratorium 34
35 Potrafi dobrać metodę klasteryzacji danych, przeprowadzić proces grupowania danych i wyznaczyć charakterystyki klastrów Potrafi dobrać metodę klasyfikacji danych, zbudować klasyfikator i przeprowadzić testy dokładności klasyfikacji Potrafi zastosować metody eksploracji danych w innowacyjnych rozwiązaniach dla e-biznesu Rozumie potrzebę ciągłego uzupełniania i poszerzania wiedzy w zakresie intensywnie rozwijających się metod eksploracji danych K_U16, K_U18, K_U02, K_U20 K_U16, K_U18, K_U02, K_U20 K_K03, K_K04, K_K09, K_K08 K_K01, K_K11 Zadania realizowane z użyciem komputera Zadania realizowane z użyciem komputera Przygotowani e prezentacji Przygotowani e prezentacji Laboratorium Laboratorium Laboratorium Laboratorium WARUNKI ZALICZENIA: - pozytywna ocena ze sprawdzianu pisemnego realizowanego na koniec semestru. Laboratorium - otrzymanie pozytywnych ocen z realizowanych w trakcie semestru ćwiczeń laboratoryjnych i prezentacji Ocena końcowa = 50% oceny zaliczenia z formy zajęć wykład + 50% oceny zaliczenia z formy zajęć laboratorium OBCIĄŻENIE PRACĄ STUDENTA: Studia stacjonarne Godziny kontaktowe: 15 h wyk h lab. =45h Przygotowanie się do zajęć: 45h 15h Przygotowanie się do sprawdzianu: 15h Razem: 120h Studia niestacjonarne Godziny kontaktowe: 9 h wykład + 18 h lab. =27h Przygotowanie się do zajęć: 63h 15h Przygotowanie się do sprawdzianu: 15h Razem: 120h LITERATURA PODSTAWOWA: 1. Hand, D., Mannila, H., Smyth, P., Eksploracja danych, Warszawa, WNT, Larose, D. T., Odkrywanie wiedzy z danych, Warszawa, PWN, Larose, D. T., Metody i modele eksploracji danych, Warszawa, PWN, Kwiatkowska, A. M., Systemy wspomagania decyzji: jak korzystać z wiedzy i informacji w praktyce, Warszawa, PWN,
36 5. Han, J., Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, LITERATURA UZUPEŁNIAJĄCA: 1. Stąpor, K., Automatyczna klasyfikacja obiektów, EXIT, Berry, M. J. A., Linoff, G. S., Mastering Data Mining: The Art and Science of Customer Relationship Management, Wiley, PROGRAM OPRACOWAŁ: dr inż. Marek Kowal 36
WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
WYDZIAŁ GEOINŻYNIERII, GÓRNICTWA I GEOLOGII KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Statystyka matematyczna Nazwa w języku angielskim: Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Górnictwo
Bardziej szczegółowoMatematyka I i II - opis przedmiotu
Matematyka I i II - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Matematyka I i II Kod przedmiotu Matematyka 02WBUD_pNadGenB11OM Wydział Kierunek Wydział Budownictwa, Architektury i Inżynierii Środowiska
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA STOSOWANA Nazwa w języku angielskim APPLIED STATISTICS Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność
Bardziej szczegółowoRok akademicki: 2013/2014 Kod: EIB s Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Nazwa modułu: Matematyka I Rok akademicki: 2013/2014 Kod: EIB-1-110-s Punkty ECTS: 6 Wydział: Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Specjalność:
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30
WYDZIAŁ ARCHITEKTURY KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Matematyka 1 Nazwa w języku angielskim Mathematics 1 Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów i forma:
Bardziej szczegółowoJęzyk Java i technologie Web - opis przedmiotu
Język Java i technologie Web - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Język Java i technologie Web Kod przedmiotu 11.3-WI-INFP-JiTW Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli
Bardziej szczegółowoAiRZ-0531 Analiza matematyczna Mathematical analysis
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod Nazwa Nazwa w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 AiRZ-0531 Analiza matematyczna Mathematical analysis A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowostudia stacjonarne w/ćw zajęcia zorganizowane: 30/15 3,0 praca własna studenta: 55 Godziny kontaktowe z nauczycielem akademickim: udział w wykładach
Nazwa jednostki prowadzącej kierunek: Nazwa kierunku: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Moduły wprowadzające / wymagania wstępne: Nazwa modułu (przedmiot lub grupa przedmiotów) Osoby prowadzące:
Bardziej szczegółowoGEODEZJA I KARTOGRAFIA I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólnoakademicki / praktyczny)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka I Nazwa modułu w języku angielskim Mathematics I Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Bardziej szczegółowoMatematyka zajęcia fakultatywne (Wyspa inżynierów) Dodatkowe w ramach projektu UE
PROGRAM ZAJĘĆ FAKULTATYWNYCH Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW I ROKU SYLABUS Nazwa uczelni: Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Administracji w Lublinie ul. Bursaki 12, 20-150 Lublin Kierunek Rok studiów Informatyka
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYKA MATEMATYCZNA (EiT stopień) Nazwa w języku angielskim Mathematical Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Zalecana znajomość matematyki odpowiadająca maturze na poziomie podstawowym
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim MATEMATYKA Nazwa w języku angielskim Mathematics 1 for Economists Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli
Bardziej szczegółowoAiRZ-0531 Analiza matematyczna Mathematical analysis
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod Nazwa Nazwa w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 AiRZ-0531 Analiza matematyczna Mathematical analysis A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowoInformatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólno akademicki (ogólno akademicki / praktyczny) podstawowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa Linear algebra
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014
Bardziej szczegółowoGeodezja i Kartografia I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólnoakademicki / praktyczny) Stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012 r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka I Nazwa modułu w języku angielskim Mathematics I Obowiązuje od
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa Linear algebra
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA MATHEMATICS. Forma studiów: studia niestacjonarne. Liczba godzin/zjazd: 3W E, 3Ćw. PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE semestr 1
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Rodzaj przedmiotu: Podstawowy obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia Inżynieria Materiałowa Poziom studiów: studia I stopnia MATEMATYKA MATHEMATICS Forma studiów: studia
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA
KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. 1 Nazwa modułu kształcenia I. Informacje ogólne Analiza matematyczna 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu (wypełnia
Bardziej szczegółowoGEODEZJA I KARTOGRAFIA I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólnoakademicki / praktyczny)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka II Nazwa modułu w języku angielskim Mathematics II Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni ,5 1
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ***** KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ B Nazwa w języku angielskim Algebra and Analytic Geometry B Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność
Bardziej szczegółowoZ-ID-102 Analiza matematyczna I
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Calculus I Obowiązuje od roku akademickiego 2015/2016 Z-ID-102 Analiza matematyczna I A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - opis przedmiotu
Hurtownie danych - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Hurtownie danych Kod przedmiotu 11.3-WI-INFD-HD Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki i Automatyki Informatyka / Zintegrowane
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy w ramach treści kierunkowych, moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: III/5 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 6 6. LICZBA GODZIN: 30
Bardziej szczegółowodr Jerzy Pusz, st. wykładowca, Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej B. Ogólna charakterystyka przedmiotu
Kod przedmiotu TR.SIK303 Nazwa przedmiotu Probabilistyka I Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów Stacjonarne
Bardziej szczegółowoZ-EKO-085 Algebra liniowa Linear Algebra. Ekonomia I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-EKO-085 Algebra liniowa Linear Algebra Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowoData wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu
Sylabus przedmiotu: Specjalność: Statystyka Wszystkie specjalności Data wydruku: 31.01.2016 Dla rocznika: 2015/2016 Kierunek: Wydział: Zarządzanie i inżynieria produkcji Inżynieryjno-Ekonomiczny Dane podstawowe
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Zalecana znajomość matematyki odpowiadająca maturze na poziomie podstawowym
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim MATEMATYKA Nazwa w języku angielskim Mathematics 1 for Economists Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe 1 - opis przedmiotu
Programowanie obiektowe 1 - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Programowanie obiektowe 1 Kod przedmiotu 11.3-WK-IDP-PO1-W-S14_pNadGenHESI2 Wydział Kierunek Wydział Matematyki, Informatyki
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa. Wzornictwo Przemysłowe I stopień Ogólnoakademicki studia stacjonarne wszystkie specjalności Katedra Matematyki dr Monika Skóra
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Algebra liniowa Nazwa modułu w języku angielskim Linear algebra Obowiązuje
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA
KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. 1 Nazwa modułu kształcenia Matematyka I Informacje ogólne 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Państwowa Szkoła Wyższa im. Papieża Jana Pawła II,Katedra Nauk Technicznych, Zakład
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu: Probabilistyka I
Opis : Probabilistyka I Kod Nazwa Wersja TR.SIK303 Probabilistyka I 2012/13 A. Usytuowanie w systemie studiów Poziom Kształcenia Stopień Rodzaj Kierunek studiów Profil studiów Specjalność Jednostka prowadząca
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu. Karta przedmiotu - Probabilistyka I Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.NIK304 Nazwa przedmiotu Probabilistyka I Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów Niestacjonarne
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa WZ-ST1-AG--16/17Z-RACH. Liczba godzin stacjonarne: Wykłady: 15 Ćwiczenia: 30. niestacjonarne: Wykłady: 9 Ćwiczenia: 18
Karta przedmiotu Wydział: Wydział Zarządzania Kierunek: Analityka gospodarcza I. Informacje podstawowe Nazwa przedmiotu Rachunek prawdopodobieństwa Nazwa przedmiotu w j. ang. Język prowadzenia przedmiotu
Bardziej szczegółowoPodstawowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES) Obowiązkowy (obowiązkowy / nieobowiązkowy) Semestr 2. Semestr letni (semestr zimowy / letni)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012 r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka 2 Nazwa modułu w języku angielskim Mathematics 2 Obowiązuje od
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Analiza matematyczna I Mathematical analysis I Kierunek: Kod przedmiotu: Matematyka Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla wszystkich specjalności Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia Poziom kwalifikacji:
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
0,KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
Bardziej szczegółowo12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Algebra liniowa (ALL010) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: I/1
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Algebra liniowa (ALL010) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: I/1 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 8 6. LICZBA GODZIN: 30 / 30 7. TYP
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA MATEMATYCZNA. Nazwa w języku angielskim Mathematical Analysis. Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoMatematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia
Bardziej szczegółowoZał. nr 4 do ZW 33/2012 WYDZIAŁ MATEMATYKI WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ MATEMATYKI WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Analiza matematyczna 1.1 A Nazwa w języku angielskim: Mathematical Analysis 1.1
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Informatyka Rodzaj przedmiotu: Obowiązkowy w ramach treści wspólnych z kierunkiem Matematyka, moduł kierunku obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, ćwiczenia I KARTA PRZEDMIOTU CEL
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI 1. Zalecana znajomość matematyki odpowiadająca maturze na poziomie podstawowym
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Analiza matematyczna Nazwa w języku angielskim Calculus Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Inżynieria zarządzania
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA
KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. 1 Nazwa modułu kształcenia Matematyka II Informacje ogólne 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Wydział Nauk Technicznych i Ekonomicznych, Instytut Nauk Technicznych, Zakład
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 45 30
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ ***** KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA MATEMATYCZNA 1.1 B Nazwa w języku angielskim Mathematical Analysis 1B Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, INFORMATYKI I TELEKOMUNIKACJI
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, INFORMATYKI I TELEKOMUNIKACJI KATALOG PRZEDMIOTÓW Kierunek Biznes Elektroniczny Studia I stopnia o profilu praktycznym Rok akademicki: 2015/2016 1 Spis treści Analiza matematyczna...
Bardziej szczegółowoZ-LOG-476I Analiza matematyczna I Calculus I. Przedmiot podstawowy Obowiązkowy polski Semestr I
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 Z-LOG-476I Analiza matematyczna I Calculus I A. USYTUOWANIE MODUŁU W
Bardziej szczegółowoMatematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A.
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ ***** KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ***** KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA MATEMATYCZNA Nazwa w języku angielskim Mathematical Analysis Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: ALGEBRA LINIOWA I GEOMETRIA ANALITYCZNA Kierunek: Inżynieria biomedyczna Linear algebra and analytical geometry forma studiów: studia stacjonarne Kod przedmiotu: IB_mp_ Rodzaj przedmiotu:
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Algorytmy i programowanie Algorithms and Programming Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Rodzaj przedmiotu: kierunkowy Poziom studiów: studia I stopnia forma studiów: studia
Bardziej szczegółowoZ-LOGN Ekonometria Econometrics. Przedmiot wspólny dla kierunku Obowiązkowy polski Semestr IV
bbbbkarta MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Z-LOGN1-0184 Ekonometria Econometrics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowoSylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15
Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 0/5 () Nazwa Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka () Nazwa jednostki prowadzącej Wydział Matematyczno - Przyrodniczy przedmiot ()
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ CHEMICZNY KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Wstęp do statystyki praktycznej Nazwa w języku angielskim Intriduction to the Practice of Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoOpis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Nazwa modułu: Matematyka I Rok akademicki: 2014/2015 Kod: MME-1-106-s Punkty ECTS: 11 Wydział: Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Kierunek: Metalurgia Specjalność: Poziom studiów: Studia I stopnia
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Geometria analityczna (GAN010) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: I/2 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 8 6. LICZBA GODZIN: 30 / 30
Bardziej szczegółowoI. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE. Nie dotyczy. podstawowy i kierunkowy
1.1.1 Statystyka opisowa I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE STATYSTYKA OPISOWA Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: P6 Wydział Zamiejscowy w Ostrowie Wielkopolskim
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU WYMAGANIA WSTEPNE CELE KURSU
WYDZIAŁ KARTA PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu w języku polskim Nazwa przedmiotu w języku angielskim Kierunek studiów (jeśli dotyczy) Specjalność (jeśli dotyczy) Stopień studiów i forma Rodzaj przedmiotu Kod
Bardziej szczegółowoSYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA (skrajne daty)
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016-2019 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Statystyka w biologii
Bardziej szczegółowoInformatyczne podstawy projektowania Kod przedmiotu
Informatyczne podstawy projektowania - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Informatyczne podstawy projektowania Kod przedmiotu Infor.003_pNadGenE34J2 Wydział Kierunek Wydział Budownictwa,
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 1 Student ma wiedzę z matematyki wyższej Kolokwium Wykład, ćwiczenia L_K01(+) doskonalącą profesjonalny L_K03(+) warsztat logistyka.
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: MATEMATYKA 2. Kod przedmiotu: ROZ-L1-3 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2012/2013 4. Forma kształcenia: studia pierwszego stopnia
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Matematyka I Mathematics I Kierunek: biotechnologia Rodzaj przedmiotu: Poziom przedmiotu: obowiązkowy dla wszystkich I stopnia specjalności Rodzaj zajęć: Liczba godzin/tydzień: wykład,
Bardziej szczegółowoMatematyka - opis przedmiotu
Matematyka - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Matematyka Kod przedmiotu 11.1-WZ-EkoP-M-W-S14_pNadGenAT6Y9 Wydział Kierunek Wydział Ekonomii i Zarządzania Ekonomia Profil ogólnoakademicki
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Finanse i Rachunkowość Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Tomasz Kuszewski Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia
Bardziej szczegółowoMatematyka II nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne
Matematyka II nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod przedmiotu
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 10. WYMAGANIA WSTĘPNE: wiadomości i umiejętności z zakresu matematyki z semestru 1
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Matematyka 2. KIERUNEK: Mechanika i budowa maszyn 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: I/2 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 4 6. LICZBA GODZIN: 30 WY + 30
Bardziej szczegółowoZ-ETI-1002-W1 Analiza Matematyczna I Calculus I. stacjonarne (stacjonarne / niestacjonarne) Katedra Matematyki dr Marcin Stępień
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego Z-ETI-1002-W1
Bardziej szczegółowoMETODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU
1.1.1 Metody ilościowe w zarządzaniu I. OGÓLNE INFORMACJE PODSTAWOWE O PRZEDMIOCIE METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU Nazwa jednostki organizacyjnej prowadzącej kierunek: Kod przedmiotu: RiAF_PS5 Wydział Zamiejscowy
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Analiza matematyczna Nazwa modułu w języku angielskim Mathematical analysis
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 12. PRZEDMIOTOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia (symbol)
KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Ekonometria 2. KIERUNEK: MATEMATYKA 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: III/6 5. LICZBA PUNKTÓW ECTS: 5 6. LICZBA GODZIN: 30 / 30 7. TYP PRZEDMIOTU
Bardziej szczegółowoS YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne. Nie dotyczy
S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne Nazwa modułu: Moduł B - Statystyka z elementami matematyki Rodzaj modułu/przedmiotu Wydział PUM Kierunek studiów Specjalność Poziom studiów Forma studiów
Bardziej szczegółowoInżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 STATYSTYKA
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA MATEMATYCZNA 1.1 A Nazwa w języku angielskim Mathematical Analysis 1A Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoZajęcia fakultatywne z matematyki (Wyspa inżynierów) Dodatkowe w ramach projektu UE
PROGRAM ZAJĘĆ FAKULTATYWNYCH Z MATEMATYKI DLA STUDENTÓW I ROKU SYLABUS Nazwa uczelni: Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Administracji w Lublinie ul. Bursaki 12, 20-150 Lublin Kierunek Rok studiów Architektura
Bardziej szczegółowoEFEKTY UCZENIA SIĘ DLA KIERUNKU INŻYNIERIA DANYCH W ODNIESIENIU DO EFEKTÓW UCZENIA SIĘ PRK POZIOM 6
EFEKTY UCZENIA SIĘ DLA KIERUNKU INŻYNIERIA DANYCH W ODNIESIENIU DO EFEKTÓW UCZENIA SIĘ PRK POZIOM 6 studia pierwszego stopnia o profilu ogólnoakademickim Symbol K_W01 Po ukończeniu studiów pierwszego stopnia
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ALGEBRA M1 Nazwa w języku angielskim ALGEBRA M1 Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka Stopień studiów
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU. 17. Efekty kształcenia: 2. Nr Opis efektu kształcenia Metoda sprawdzenia efektu kształcenia 1 potrafi wykorzystać
(pieczęć wydziału) KARTA MODUŁU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa modułu: MATEMATYKA 2. Kod przedmiotu: 3 3. Karta modułu ważna od roku akademickiego: 2013/2014 4. Forma kształcenia: studia pierwszego
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: ALGEBRA LINIOWA I GEOMETRIA ANALITYCZNA Kierunek: Mechatronika Linear algebra and analytical geometry Kod przedmiotu: A01 Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy dla wszystkich specjalności Poziom
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna Mathematical analysis. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 Analiza matematyczna Mathematical analysis A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowoRok akademicki: 2030/2031 Kod: ZZP MK-n Punkty ECTS: 3. Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Niestacjonarne
Nazwa modułu: Komputerowe wspomaganie decyzji Rok akademicki: 2030/2031 Kod: ZZP-2-403-MK-n Punkty ECTS: 3 Wydział: Zarządzania Kierunek: Zarządzanie Specjalność: Marketing Poziom studiów: Studia II stopnia
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Calculus I Obowiązuje od roku akademickiego 2017/2018 Z-LOGN1-004 Analiza Matematyczna I A. USYTUOWANIE MODUŁU W
Bardziej szczegółowoAlgebra Liniowa Linear Algebra. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 Algebra Liniowa Linear Algebra A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA
KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. 1 Nazwa modułu kształcenia I. Informacje ogólne Matematyka dyskretna 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu (wypełnia
Bardziej szczegółowoEkonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu
Ekonometria dynamiczna i finansowa - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Ekonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu 11.5-WK-IiED-EDF-W-S14_pNadGenMOT56 Wydział Kierunek Wydział Matematyki,
Bardziej szczegółowoZ-0085z Algebra Liniowa Linear Algebra. Stacjonarne wszystkie Katedra Matematyki Dr Beata Maciejewska. Podstawowy Obowiązkowy Polski Semestr pierwszy
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-0085z Algebra Liniowa Linear Algebra Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowoData wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Opis przedmiotu
Sylabus przedmiotu: Specjalność: Matematyka I Wszystkie specjalności Data wydruku: 21.01.2016 Dla rocznika: 2015/2016 Kierunek: Wydział: Zarządzanie i inżynieria produkcji Inżynieryjno-Ekonomiczny Dane
Bardziej szczegółowoSYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016/ /20 (skrajne daty)
SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2016/17 2019/20 (skrajne daty) 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu Analiza matematyczna Kod przedmiotu/ modułu* Wydział (nazwa jednostki
Bardziej szczegółowoAlgebra Liniowa. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Algebra Liniowa Nazwa modułu w języku angielskim Linear Algebra Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ ***** KARTA PRZEDMIOTU
9815Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ ***** KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA MATEMATYCZNA.1 A Nazwa w języku angielskim Mathematical Analysis.1 A Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. Elementy statystyki matematycznej. Mathematical statistics
KARTA KURSU Nazwa Nazwa w j. ang. Elementy statystyki matematycznej Mathematical statistics Kod Punktacja ECTS* 5 Koordynator Dr Ireneusz Krech Zespół dydaktyczny: Dr Ireneusz Krech Dr Grażyna Krech Opis
Bardziej szczegółowoProgramowanie w Javie nazwa przedmiotu SYLABUS A. Informacje ogólne
Programowanie w Javie nazwa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język
Bardziej szczegółowoOpis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Nazwa modułu: Eksploracja danych Rok akademicki: 2030/2031 Kod: MIS-2-105-MT-s Punkty ECTS: 5 Wydział: Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Kierunek: Informatyka Stosowana Specjalność: Modelowanie
Bardziej szczegółowoZ-ID-103 Algebra liniowa Linear Algebra
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Z-ID-0 Algebra liniowa Linear Algebra Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 0/06 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni 30 30
Zał. nr do ZW WYDZIAŁ ***** KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ALGEBRA Z GEOMETRIĄ ANALITYCZNĄ B Nazwa w języku angielskim Algebra and Analytic Geometry Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność
Bardziej szczegółowo12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ MECHANICZNO-ENERGETYCZNY KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ MECHANICZNO-ENERGETYCZNY KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim MATEMATYKA Nazwa w języku angielskim Calculus Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień
Bardziej szczegółowo