Cele kształcenia dla modułu

Transkrypt

1 KARTA OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA Nazwa modułu Analiza systemów informatycznych Forma zaliczenia (egzamin/zaliczenie) Egzamin Kierunek studiów Profil kształcenia Rok / semestr Informatyka i Ekonometria ogólnoakademicki II/3 Specjalność Język wykładowy: Moduł (obowiązkowy/do wyboru) wszystkie polski Obowiązkowy Godziny Liczba punktów ECTS Wykłady: 15 Ćwiczenia: 30 4 Poziom kształcenia II Blok zajęciowy Liczba punktów A Autor sylabusa Katedra Forma studiów (stacjonarna/niestacjonarna) stacjonarna Data opracowania 20 kwietnia 2012r. Obszar kształcenia nauki społeczne dr Agata Filipowska, mgr Jacek Małyszko, mgr Dawid Węckowski Katedra Informatyki Ekonomicznej Cele kształcenia C1 Zapoznanie z fazami analizy systemu informacyjnego i miejscem analizy w cyklu życia systemu C2 Zapoznanie z analizą systemów informatycznych w kontekście działalności przedsiębiorstwa C3 Nabycie umiejętności praktycznych przeprowadzania analiz systemów informatycznych Efekty kształcenia Wiedza W1 W2 W3 W4 Zna techniki zbierania informacji o wymaganiach dla systemów informatycznych Zna narzędzia wykorzystywane do prowadzenia analiz, w tym do formułowania modeli biznesowych Zna możliwości wykorzystania różnych rodzajów systemów informatycznych ze względu na specyfikę potrzeb organizacji Zna teorię dotyczącą testowania systemów informatycznych Umiejętności U1 U2 U3 U4 Potrafi przeprowadzić analizę wymagań dla systemów informatycznych Potrafi wykorzystać poznaną wiedzę i narzędzia do formułowania modeli biznesowych Potrafi zaplanować i przeprowadzić fazę testowania systemów informatycznych Potrafi zaproponować rozwiązanie IT dla problemu organizacji Kompetencje społeczne K1 Potrafi precyzyjnie formułować pytania i analizować uzyskane odpowiedzi w celu

2 K2 K3 dokładnego rozpoznania wymagań dla systemów informatycznych Potrafi pracować w zespole realizując złożone zadania analityczne Jest świadomy konieczności dokładnego rozpoznania wymagań organizacji przed przystąpieniem do fazy implementacji systemów informatycznych Treści programowe wykłady Cele kształcenia Efekty kształcenia Lp. Treści programowe 1. Techniki analizy systemów informatycznych C1, C2 W1, W2, U1, K1, K3 2. Modele biznesowe w analizie organizacji i przedsięwzięć 3. Podejście komponentowe do tworzenia oprogramowania. 4. Usługi sieciowe. Architektura zorientowana na usługi. C2, C3 W2, U2, K1, K3 C3 C3 W3, U4, K1, K3 W3, U4, K1, K3 5. Aplikacje: od Web 1.0 do Web 3.0. C3 W3, U4, K1, K3 6. Aplikacje mobilne C3 W3, U4, K1, K3 7. Interoperacyjność a integracja systemów informatycznych. C2, C3 W2, W3, U4, K1, K3 Treści programowe ćwiczenia/laboratoria Cele kształcenia Efekty kształcenia Lp. Treści programowe 1. Modelowanie organizacji C1, C3 W1, U1, K1, K2, K3 2. Analiza wymagań użytkownika. Oprogramowanie COTS C1, C3 W1, U1, K1, K2, K3 3. Modele biznesowe C2, C3 W2, U2, K2, K3 4. Studium wykonalności. Analiza rynku C2, C3 W2, U2, K3 5. Cloud Computing. Architektura i dostępne rozwiązania C1, C3 W3, U1, K2, K3 6. Architektura rozproszona i systemy dostępu zdalnego C1, C3 W3, U1, K2, K3 7. Licencje nałożone na oprogramowanie i ich znaczenie dla przedsiębiorstw C1, C3 W3, U1, K2, K3 8. Zastosowanie Web 2.0 w przedsiębiorstwach C1,C2, C3 W3, U1, K2, K3 9. Ryzyka związane z projektowaniem i używaniem systemów informatycznych oraz ich monitorowanie C1, C3 W1, U1, K3 10. Testowanie systemów informatycznych C1, C3 W4. U3, K2, K3 Literatura Obowiązkowa 1. Górski J. (red.): Inżynieria oprogramowania w projekcie informatycznym, Mikom, Warszawa 2000

3 2. Chmielarz W.: Zagadnienia analizy i projektowania informatycznych systemów wspomagających zarządzanie, Wydawnictwa Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa 2000 Zalecana 1. Kenneth E. Kendall, Julie E. Kendall: Systems analysis and design. Eight edition, Wyd. Pearson, Harlow, England, Alexander Osterwalder, Yves Pigneur: Business model generation. John Wiley & Sons, Inc, Hoboke, New Jersey, 2010 Wymagania wstępne Podstawowa wiedza i umiejętności z zakresu informatyki ekonomicznej Metody nauczania Wykłady z prezentacjami multimedialnymi, prace projektowe, analiza przypadków, dyskusje Praca indywidualna studenta Sposób zaliczenia Czytanie udostępnianych na platformie moodle materiałów dodatkowych, studia literaturowe, analiza przypadków Ćwiczenia aktywność na zajęciach, zadania domowe, sprawdzian Wykład egzamin pisemny Opis sposobu sprawdzenia osiągnięcia efektów kształcenia Efekt kształcenia Metoda sprawdzenia Aktywność Prace okresowe Zaliczenie końcowe W1 x x x W2 x x x W3 x x W4 x x U1 x x x U2 x x U3 x x U4 x x x K1 x x K2 x x K3 x x x podpis autora

4 Tabela efektów kształcenia WIGE_II_3 _A07 Symbol efektu kształcenia W1 W2 W3 Analiza systemów informatycznych Efekty kształcenia Student, który zaliczył moduł: Zna techniki zbierania informacji o wymaganiach dla systemów informatycznych Zna narzędzia wykorzystywane do prowadzenia analiz, w tym do formułowania modeli biznesowych Zna możliwości wykorzystania różnych rodzajów systemów informatycznych ze względu na specyfikę potrzeb organizacji Agata Filipowska Jacek Małyszko Dawid Węckowski Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku K2_W02, K2_W05, K2_W03, K2_W04, K2_W10 K2_W02, K2_W05, K2_W10 W4 Zna teorię dotyczącą testowania systemów informatycznych K2_W04, K2_W05 U1 Potrafi przeprowadzić analizę wymagań dla systemów K2_ U04, K2_ U05 informatycznych U2 Potrafi wykorzystać poznaną wiedzę i narzędzia do formułowania modeli biznesowych U3 Potrafi zaplanować i przeprowadzić fazę testowania systemów informatycznych K2_U01 K2_U01, K2_ U05 U4 Potrafi zaproponować rozwiązanie IT dla problemu organizacji K2_U01, K2_U04 K1 Potrafi precyzyjnie formułować pytania i analizować uzyskane K2_K01, K2_K04 odpowiedzi w celu dokładnego rozpoznania wymagań dla systemów informatycznych K2 Potrafi pracować w zespole realizując złożone zadania K2_K02, K2_K05 analityczne K3 Jest świadomy konieczności dokładnego rozpoznania K2_K01, K2_K05 wymagań organizacji przed przystąpieniem do fazy implementacji systemów informatycznych 4

5 KARTA OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA Nazwa modułu Analiza rynków finansowych Forma zaliczenia (egzamin/zaliczenie) zaliczenie Kierunek studiów Profil kształcenia Rok / semestr Informatyka i Ekonometria ogólnoakademicki I / 2 Specjalność Język wykładowy: Moduł (obowiązkowy/do wyboru) Analityka Gospodarcza obowiązkowy Godziny Wykłady: 15 Ćwiczenia: 1 Poziom kształcenia II Blok zajęciowy C Liczba punktów Autor sylabusa Katedra Forma studiów (stacjonarna/niestacjonarna) stacjonarne Data opracowania Obszar kształcenia nauki społeczne Barbara Będowska-Sójka Katedra EKonometrii Liczba punktów ECTS Cele kształcenia C1 C2 C3 Poznanie współczesnej teorii portfela papierów wartościowych oraz opierających się na niej teorii rynku kapitałowego. Wyrobienie umiejętności stosowania wybranych metod ekonometrycznych do analizy instrumentów finansowych Nabycie umiejętności poprawnego przygotowania i prezentacji dotyczącej rynków finansowych Efekty kształcenia Wiedza W1 W2 Rozpoznaje i trafnie ocenia wydarzenia na rynku finansowym Zna współczesną teorię rynków kapitałowych Umiejętności U1 U2 Potrafi poprawnie przygotować analizy podmiotów działających na rynku finansowym oraz instrumentów finansowych i przedstawić wyniki przeprowadzonych analiz Potrafi specyfikować ryzyko inwestycyjne, przeprowadzić analizę ryzyka i zarządzać ryzykiem Kompetencje społeczne K1 K2 Ma świadomość poziomu swojej wiedzy i rozumie potrzebę jej poszerzania Ma profesjonalne podejście do rozwiązywania problemów z zakresu analizy gospodarczej Treści programowe wykłady 5

6 Cele kształcenia Efekty kształcenia Lp. Treści programowe 1. Rynki finansowe C1 W2, U2 2. Instrumenty finansowe C1 W2 3. Wartość pieniądza w czasie. C1 W2, U2 4. Miary zwrotu i ryzyka. Odporne miary ryzyka. C2 W2, U2 5. Analiza kursów akcji: analiza techniczna C1, C2 W1, W2 6. Analiza fundamentalna C1, C2 W2 7. Analiza portfelowa C1 W2, U2 8. Psychologia inwestora C2 W2, K2 9. Analiza kursów obligacji: trwałość i wypukłość C1, C2 W2, U2 10. Struktura terminowa stóp procentowych C1, C2 W2 11. Modelowanie zmienności C1, C2 U2 12. Miary zmienności oparte na danych wysokiej częstotliwości C1, C2 U2 13. Hipoteza rynku efektywnego C1, C2 W2 14. Hipoteza rynku niejednorodnego C1, C2 W2 15. Analiza rynku kursów walutowych C1, C2, C3 U2, K1 Treści programowe ćwiczenia/laboratoria Lp Treści programowe Cele kształcenia Efekty kształcenia Literatura Obowiązkowa 6

7 1. Jajuga K., Jajuga T., Inwestycje, Wydawnictwa Naukowe PWN, 2. Jurek W., Konstrukcja i analiza portfela papierów wartościowych o zmiennym dochodzie, Wydawnictwo AE w Poznaniu, Luenberger, Teoria inwestycji finansowych, PWN Zalecana 1. Copeland T.E., Weston J. F., Financial Theory and Corporate Policy, Addison-Wesley Publishing Company, Elton E.J., Gruber M.J., Nowoczesna teoria portfelowa i analiza papierów wartościowych, WIG-Press, Haugen R.A., Teoria nowoczesnego inwestowania, WIG-Press 1996 Wymagania wstępne Metody nauczania Praca indywidualna studenta Sposób zaliczenia Ekonometria finansowa, matematyka finansowa, rynki kapitałowe Wykłady z prezentacjami multimedialnymi, quizy na platformie moodle, analizy typu case studies, praca zespołowa nad projektami Praca z wykorzystaniem narzędzi dostępnych na platformie moodle, studia literaturowestudia przypadków. kolokwia sprawdzające Opis sposobu sprawdzenia osiągnięcia efektów kształcenia Efekt kształcenia Metoda sprawdzenia Aktywność Prace okresowe Zaliczenie końcowe W1 X X X W2 X X X U1 X X X U2 X X X K1 X K2 X podpis autora 7

8 Tabela efektów kształcenia WIGE_II_2_C04 Symbol efektu kształcenia W1 Analiza rynków finansowych Efekty kształcenia Student, który zaliczył moduł: Rozpoznaje i trafnie ocenia wydarzenia na rynku finansowym Barbara Będowska-Sójka Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku K2_W02, K2_W05, K2_W06 W2 Zna współczesną teorię rynków kapitałowych K2_W08, K2_W10 U1 Potrafi poprawnie przygotować analizy podmiotów działających na rynku finansowym oraz instrumentów finansowych i przedstawić wyniki przeprowadzonych analiz U2 Potrafi specyfikować ryzyko inwestycyjne, przeprowadzić analizę ryzyka i zarządzać ryzykiem K1 Ma świadomość poziomu swojej wiedzy i rozumie potrzebę jej poszerzania K2 Ma profesjonalne podejście do rozwiązywania problemów z zakresu analizy gospodarczej K2_U01, K2_U02, K2_U03, K2_U03, K2_U06, K2_U07, K2_U08 K2_K01, K2_K02, K2_K03, K2_K03, K2_K04, K2_K05 8

9 KARTA OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA Nazwa modułu Analiza decyzyjna Forma zaliczenia (egzamin/zaliczenie) zaliczenie Kierunek studiów Profil kształcenia Rok / semestr Informatyka i Ekonometria ogólnoakademicki I/2 Specjalność Język wykładowy: Moduł (obowiązkowy/do wyboru) Analityka gospodarcza polski obowiązkowy Godziny 30 Liczba punktów ECTS Wykłady: 30 Ćwiczenia: 0 3 Poziom kształcenia II Blok zajęciowy Liczba punktów C Autor sylabusa Katedra Forma studiów (stacjonarna/niestacjonarna) staconarne Data opracowania Obszar kształcenia nauki społeczne Henryk Runka, Katedra Ekonomii Matematycznej Cele kształcenia C1 Procesy podejmowania decyzji, ich złożoność, zastosowania C2 Modelowanie procesów podejmowania decyzji C3 Procesy podejmowania decyzji w procesach biznesowych C4 Obszary wiedzy wykorzystywane w podejmowaniu decyzji Efekty kształcenia Wiedza W1 W2 W3 W4 Teoria podejmowania decyzji Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności Drzewa decyzyjne i ich stosowanie w podejmowaniu decyzji Dziedziny wiedzy wykorzystywane w podejmowaniu decyzji Umiejętności U1 U2 U3 U4 Modelowaniu procesów podejmowania decyzji MS Excel w analizie decyzyjnej Stosowanie oprogramowania modelowania procesów ekonomicznych w analizie decyzyjnej Analizy wyników, ich interpretacja i wykorzystanie Kompetencje społeczne K1 K2 K3 K4 Stosowanie formalnego podejścia w podejmowaniu decyzji Stosowanie formalnych modeli w procesach podejmowania decyzji Wykorzystywanie oprogramowania w procesach decyzyjnych Pogłębienie wiedzy o znaczeniu i złożoności procesów decyzyjnych 9

10 Treści programowe wykłady Cele kształcenia Efekty kształcenia Lp. Treści programowe 1. Decyzje, procesy decyzyjne i procesy biznesowe C1, C2 W1, U1, K1 2. Zagadnienia decyzyjne analiza przypadków C1, C3 W2, K1, K2 3. Problemy decyzyjne, optymalizacyjne - złożoność C1, C4 W1, U1, K1 4. Decyzje wielokryterialne optymalizacja wektorowa, transformacje zadań do optymalizacji liniowej i celowej 5. Decyzje wielokryterialne rozwiązywanie zadań wielokryterialnych, optymalizacja celowa C1, C2, C3 W1, W2, W4, K2, K3, K4 C2. C4 W1, W4, U1, U2, U3, K2, K3, K4 6. Drzewa decyzyjne przypadki zastosowań C2, C3 W2, W3, U2, U3, U4, K2., K3, K4 7. Wykorzystanie MS Excel w budowie drzew decyzyjnych i analizie decyzyjnej C2, C3 W2, W3, U2, U4, K2, K3, K4 8. Analizy ekonometryczne w podejmowaniu decyzji C1, C2 W2, W4, K1, K2, K4 9. Modelowanie w technologii programowania przy ograniczeniach dla podejmowani decyzji 10. Drzewa decyzyjne w eksploracji danych - wykorzystywanie metod klasyfikacji i regresji w podejmowaniu decyzji 11. Wykorzystanie oprogramowanie z dziedzin wspomagania decyzji w analizie i podejmowaniu decyzji 12. Analiza i modele podejmowania decyzji lokalizacji inwestycji C1, C2 W2, W4, K1, K2, K4 C2, C3, C4 W3, W4, U3, U4, K2, K3, K4 C2, C3, C4 W3, W4, U3, U4, K2, K3, K4 C1, C2, C4 W1, W4, U1, U4, K1, K2, K4 13. Decyzje i modele infrastruktur komunikacyjnych C1, C2, C3 W4, U1, U4, K1, K2, K4 14. Harmonogramy przedsięwzięć i ich analiza decyzyjna C1, C2, C4 W4, U1, U4, K2, K4 15. Decyzje dotyczące zasobów i kosztów przedsięwzięć C1, C2, C4 W4, U1, U4, K2, K4 Lp Treści programowe ćwiczenia/laboratoria Treści programowe Cele kształcenia Efekty kształcenia 10

11 Literatura Obowiązkowa 1. Eiselt H. A., Sandblom, 2004, Decision Analysis, Location Models, and Scheduling Problems, Springer Berlin Heidelberg New York 2. Ragsdale C., 2007, Spreadsheet Modeling and Decision analysis, Thomson South+Western 3. Szapiro T., 2000, Decyzje menedżerskie z Excelem. PWE Warszawa 4. Supernat J., 1997, Decydowanie w zarządzaniu. Wrocław: Wyd. Kolonia Ltd Zalecana 1. Goodwin P., Wright G., 2004, Decision Analysis for Management Judgment, J. Wiley 2. Figueira J., Greco S., Ehrgott M., 2005, Multiple criteria Decision Analysis: State of Art Surveys, Springer 3. Schuyler J., 2001, Risk and Decision Analysis in projects, Project Management Institute 4. Witkowski T., 2000, Decyzje strategiczne w zarządzaniu przedsiębiorstwem. WNT Warszawa Wymagania wstępne Metody nauczania Praca indywidualna studenta Sposób zaliczenia Badania operacyjne, ekonometria, matematyka, MS Excel Wykłady z prezentacjami teorii, analiz przypadków Wykorzystanie materiałów udostępnianych na platformie Moodle oraz zalecanej literatury w pracy własnej. Opracowanie zadanych projektów wieloosobowych Projekt zaliczeniowy Opis sposobu sprawdzenia osiągnięcia efektów kształcenia Efekt kształcenia Metoda sprawdzenia Aktywność Prace okresowe Zaliczenie końcowe W1 X X X W2 X X X W3 X X X W4 X X X U1 X X X U2 X X X U3 X X X U4 X X X K1 X X K2 K3 K4 X X podpis autora X 11

12 Tabela efektów kształcenia WIGE_II_2_C04 Analiza decyzyjna Henryk Runka Symbol efektu kształcenia W1 W2 W3 W4 U1 U2 U3 U4 K1 K2 K3 K4 Efekty kształcenia Student, który zaliczył moduł: Podstawy teorii podejmowania decyzji w systemach gospodarczych Analiza przypadków zagadnień decyzyjnych z praktyki gospodarczej i ich modelowanie Wykorzystanie drzew decyzyjnych w podejmowaniu decyzji Metody analiz procesów ekonomicznych w podejmowaniu decyzji Modelowanie matematyczne i informatyczne w procesach podejmowania decyzji Zastosowanie MS Excel w analizie i podejmowaniu decyzji Wykorzystywanie oprogramowania modelowania i analiz ekonomicznych w analizie decyzyjnej Przygotowani e, analiza i interpretacja raportów Stosowanie do analizy decyzyjnej modelowania matematycznego Wykorzystywanie formalnych modeli w podejmowaniu decyzji Umiejętność korzystania z oprogramowania wspomagania decyzji Świadomość utrudnień stosowania modeli dla podejmowania decyzji i analizy decyzyjnej Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku K2_W04, K2_W05, K2_W08 K2_W05, K2_U01, K2_U02, K2_K01 K2_W04, K2_W05, K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_W04, K2_W05, K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_W04, K2_W05, K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_W04, K2_W05, K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_W04, K2_W05, K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_W04, K2_W05, K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_U01, K2_U02, K2_K1 K2_U01, K2_U02, K2_K1 12

13 KARTA OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA Nazwa modułu Analiza statystyczna w badaniach rynku Forma zaliczenia (egzamin/zaliczenie) zaliczenie Kierunek studiów Profil kształcenia Rok / semestr Informatyka i Ekonometria ogólnoakademicki I/2 Specjalność Język wykładowy: Moduł (obowiązkowy/do wyboru) wszystkie polski obowiązkowy Godziny Liczba punktów ECTS Wykłady: 0 Ćwiczenia: 30 3 Poziom kształcenia II Blok zajęciowy Liczba punktów B Autor sylabusa Katedra Forma studiów (stacjonarna/niestacjonarna) stacjonarne Wojciech Roszka Katedra Statystyki Data opracowania Obszar kształcenia nauki społeczne Cele kształcenia C1 C2 C3 Poznanie wybranych metod wielowymiarowych i możliwości ich wykorzystania do opisu i analizy danych pierwotnych i wtórnych Poznanie możliwości wykorzystania programu SPSS do opisu i analizy zjawisk złożonych Nabycie umiejętności pracy przy analizie dużych zbiorów danych i opisie złożonych zjawisk gospodarczych C4 Nabycie umiejętności profesjonalnego przygotowywania prezentacji wyników przeprowadzanych analiz Efekty kształcenia Wiedza W1 Zna źródła danych, potrafi ocenić ich jakość oraz dokonać podstawowego opisu W2 Zna metody jedno- i wielowymiarowe opisujące zależności w zbiorze danych W3 Zna wagę czynnika przestrzennego w analizach rynkowych W4 Zna metody opisu dynamiki zjawisk rynkowych Umiejętności U1 Potrafi przeprowadzać analizy baz danych pochodzących z badań cząstkowych U2 Potrafi interpretować wyniki przeprowadzonych analiz U3 Potrafi oceniać jakość narzędzi tworzonych do analizy zjawisk złożonych U4 Potrafi przygotować profesjonalną prezentację wyników swoich analiz Kompetencje społeczne K1 Posiada umiejętność precyzyjnego planowania badań złożonych zjawisk społecznoekonomicznych K2 Potrafi wykrywać, analizować i interpretować prawidłowości i zależności w badaniach rynkowych i marketingowych K3 Posiada umiejętność dostosowania warsztatu metodologicznego do dostępnych informacji K4 Potrafi samodzielnie uzupełniać posiadaną wiedzę w zakresie metod ilościowych i profesjonalnego oprogramowania wykorzystywanych do analiz zjawisk gospodarczych 13

14 Treści programowe ćwiczenia/laboratoria Lp. Treści programowe Cele kształcenia Efekty kształcenia 1. Istota badań rynkowych i podstawowe etapy badania rynku. Źródła danych w badaniach rynku. Znaczenie C1, C3 W1, U3, K1 rejestrów administracyjnych w badaniach rynkowych. 2. Organizacja badania (rodzaje badań, rodzaje błędów występujących w badaniach, metody doboru próby) 3. Wprowadzenie do SPSS. Skale pomiarowe, pomiar postaw nabywców 4. Wstępna analiza danych mierniki charakteryzujące strukturę zbiorowości C1 C2 W1,U3 U4, K4 C2, C4 W2, U1, K2 5. Przetwarzanie i tabulacja danych C4 U1, U2, K2 6. Wnioskowanie statystyczne w badaniach rynkowych C1, C2 W2, U2, K3 7. Badanie związków przyczynowo skutkowych: analiza korelacji i regresji C1, C3, C4 U1, U3, K2 8. Wykrywanie struktur ukrytych - analiza czynnikowa C1, C2, C4 U4, K2 9. Porządkowanie i grupowanie obiektów: metody porządkowania liniowego 10. Metody segmentacji rynku: analiza skupień, analiza RFM C1, C3, C4 W2, U2, K2 C1, C3, C4 W2, U2, K2 11. Analiza dynamiki zjawisk rynkowych C1, C3, C4 W4, U3, K3 12. Konstrukcja funkcji sprzedaży C1, C3, C4 W4, U3, K3 13. Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem funkcji sprzedaży C1, C3, C4 W4, U3, K3 14. Przestrzenna analiza zjawisk rynkowych C1, C3, C4 W3, U2 15. Zaliczenie C1, C2, C3, C4 W1, U4, K4 Literatura Obowiązkowa 1. Aczel, A. D., Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Churchill G. A., Badania marketingowe. Podstawy metodologiczne, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Gatnar E., Walesiak M., Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław Rószkiewicz M., Metody ilościowe w badaniach marketingowych, PWN, Warszawa Rószkiewicz M., Analiza klienta, SPSS Polska, Kraków Walesiak M., Metody analizy danych marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 1996 Zalecana 1. Mynarski S. Analiza danych rynkowych i marketingowych z wykorzystaniem programu STATISTICA, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków Stanisz A., Przystępny kurs statystyki z wykorzystaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 1 3, StatSoft Polska, Kraków 2006 Wymagania wstępne Znajomość podstawowych metod ilościowych oraz narzędzi informatycznych, niezbędnych do modelowania, analizy i 14

15 Metody nauczania Praca indywidualna studenta Sposób zaliczenia prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych Prezentacje multimedialne, analiza przypadków, dyskusje nt. interpretacji wyników prowadzonych analiz Praca przy wykorzystaniu narzędzi samokształcenia dostępnych na platformie moodle, studia literaturowe, analiza przypadków i interpretacja wyników Kolokwium lub projekt Opis sposobu sprawdzenia osiągnięcia efektów kształcenia Efekt kształcenia Metoda sprawdzenia Aktywność Prace okresowe Zaliczenie końcowe W1 x x W2 x x W3 x x W4 x x U1 x x U2 x x U3 x x U4 x x K1 x x K2 x x K3 x x K4 x podpis autora 15

16 Tabela efektów kształcenia dla przedmiotu WIGE_II_2_B04 Analiza statystyczna w badaniach rynku Wojciech Roszka Symbol efektu kształcenia Efekty kształcenia Student, który zaliczył przedmiot: Odniesienie do kierunkowych efektów kształcenia W1 Zna źródła danych, potrafi ocenić ich jakość oraz K2_W05, K2_U01, dokonać podstawowego opisu W2 Zna metody jedno- i wielowymiarowe opisujące K2_W04, K2_W05, zależności w zbiorze danych K2_U01 W3 Zna wagę czynnika przestrzennego w analizach K2_W05, K2_U01 rynkowych W4 Zna metody opisu dynamiki zjawisk rynkowych K2_W05, K2_ U02 U1 Potrafi przeprowadzać analizy baz danych K2_W04, K2_W05, pochodzących z badań cząstkowych K2_U01 U2 Potrafi interpretować wyniki przeprowadzonych K2_W04, K2_U01, K2_ analiz U03, K2_K01 U3 Potrafi oceniać jakość narzędzi tworzonych do K2_U01, K2_ U03 analizy zjawisk złożonych U4 Potrafi przygotować profesjonalną prezentację K2_ U07, K2_ U08, wyników swoich analiz K2_K05 K1 Posiada umiejętność precyzyjnego planowania badań K2_W04, K2_W05, złożonych zjawisk społeczno-ekonomicznych K2_U01 K2 K3 K4 Potrafi wykrywać, analizować i interpretować prawidłowości i zależności w badaniach rynkowych i marketingowych Posiada umiejętność dostosowania warsztatu metodologicznego do dostępnych informacji Potrafi samodzielnie uzupełniać posiadaną wiedzę w zakresie metod ilościowych i profesjonalnego oprogramowania wykorzystywanych do analiz zjawisk gospodarczych K2_W04, K2_W05, K2_U01 K2_W08, K2_U01 K2_ U07, K2_ U08, K2_K01, K2_K04, K2_K05 16

17 KARTA OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA Nazwa modułu Analiza wielowymiarowa Forma zaliczenia (egzamin/zaliczenie) egzamin Kierunek studiów Profil kształcenia Rok / semestr Informatyka i Ekonometria ogólnoakademicki I/1 Specjalność Język wykładowy: Moduł (obowiązkowy/do wyboru) wszystkie polski obowiązkowy Godziny Liczba punktów ECTS Wykłady: 30 Ćwiczenia: 30 5 Poziom kształcenia II Blok zajęciowy Liczba punktów B Autor sylabusa Katedra Forma studiów (stacjonarna/niestacjonarna) stacjonarne Dorota Appenzeller Katedra Ekonometrii Data opracowania Obszar kształcenia nauki społeczne Cele kształcenia C1 Poznanie wybranych metod wielowymiarowych i możliwości ich wykorzystania do opisu i analizy zjawisk złożonych C2 Poznanie możliwości wykorzystania arkusza kalkulacyjnego EXCEL i programu STATISTICA do opisu i analizy zjawisk złożonych C3 Nabycie umiejętności pracy w zespole przy analizie i opisie złożonych zjawisk gospodarczych C4 Nabycie umiejętności profesjonalnego przygotowywania prezentacji wyników przeprowadzanych analiz Efekty kształcenia Wiedza W1 Zna metody porządkownia obiektów wielowymiarowych W2 Zna metody służące do badania struktury (podobieństwa) w zbiorze obiektów W3 Zna metody analizy zależności w zbiorze zmiennych W4 Zna profesjonalne narzędzia informatyczne przydatne do przeprowadzania analiz wielowymiarowych Umiejętności U1 Potrafi przeprowadzać analizy zbioru obiektów ze względu na zjawiska wielowymiarowe U2 Potrafi interpretować wyniki przeprowadzonych analiz U3 Potrafi oceniać jakość narzędzi tworzonych do analizy zjawisk złożonych U4 Potrafi przygotować profesjonalną prezentację wyników swoich analiz Kompetencje społeczne K1 Posiada umiejętność precyzyjnego planowania badań złożonych zjawisk gospodarczych K2 Potrafi samodzielnie uzupełniać posiadaną wiedzę w zakresie metod ilościowych i profesjonalnego oprogramowania wykorzystywanych do analiz zjawisk gospodarczych K3 Potrafi pracować w zespole realizując projekty związane z analizami zjawisk gospodarczych K4 Jest świadomy przydatności metod wielowymiarowych do badania zjawisk gospodarczych 17

18 Treści programowe wykłady Lp. Treści programowe Cele kształcenia Efekty kształcenia 1. Konstrukcja i weryfikacja statystyczna modelu C1, C2 W3, U1, U3 liniowego. Intuicyjny dobór zmiennych do modeli. 2. Zjawisko złożone i jego wielowymiarowy opis. Statyczna i dynamiczna WAP i ich zastosowania. C1, C2 W1, W2, U1 3. Metody porządkowania liniowego C1, C2 W1, W2, U1 4. Odległość obiektów jako miara ich zróżnicowania. Macierz odległości obiektów i jej własności. 5. Analiza skupień jako narzędzie wyodrębniania jednorodnych grup obiektów. Własności wybranych metod aglomeracyjnych. Mierniki oceny jakości podziału. Analiza skupień w programie STATISTICA. 6. Jedno- i wielowymiarowa analiza wariancji podstawy teoretyczne i zastosowania. Analiza wariancji w programie STATISTICA. 7. Testy nieparametryczne jako narzędzia porównywania populacji 8. Funkcja dyskryminacyjna - konstrukcja, weryfikacja, własności, zastosowania. Funkcja dyskryminacyjna w programie STATISTICA. C1, C2 W2, U1 C1, C2 C1, C2 C1, C2 C1, C2 W2, W4, U1, U2, U3, K2, K4 W2, W3, W4, U1, U2, U3, K2, K4 W2, W4, U1, U2, U3, K2, K4 W1, W2, W3, W4, U1, U2, U3, K2, K4 9. Analiza czynnikowa konstrukcja i zastosowania C1, C2 W3, U1, U2, U3, K2, K4 10. Analiza korespondencji idea i zastosowania C1, C2 W3, U1, U2, U3, K2, K4 Treści programowe ćwiczenia/laboratoria Lp. Treści programowe Cele kształcenia Efekty kształcenia 1. Wielowymiarowa analiza regresji jako narzędzie opisu zależności przyczynowo-skutkowych. Regresja krokowa jako narzędzie doboru zmiennych do modelu ekonometrycznego. 2. Model wybranego zjawiska gospodarczego projekt w zespole dwuosobowym. 3. Miernik syntetyczny jako narzędzie porządkowania liniowego. Klasyfikacja obiektów na podstawie wartości miernika syntetycznego. 4. Wybrane metody analizy skupień własności i praktyczne zastosowania. 5. Jedno- i dwuczynnikowa ANOVA wybrane zastosowania. 6. Wykorzystanie testów nieparametrycznych do porównywania populacji. 7. Funkcja dyskryminacyjna szacowanie parametrów, ocena jakości, zastosowania praktyczne. C1, C2 C1, C2, C3, C4 C1, C2 C1, C2 C1, C2 W3, W4, U1, U2, U3, K4 W3, W4, U1, U2, U3, U4, K1, K3, K4 W1, W2, W4, U1, U2, K4 W2, W4, U1, U2, U3, K4 W2, W3, W4, U1, U2, K4 C1, C2 W2, W4, U1, U2, K4 C1, C2 W1, W2, W3, W4, U1, U2, U3, K4 8. Analiza czynnikowa przykładowe zastosowania. C1, C2 W3, W4, U1, U2, K4 9. Projekt studenci wcześniej przygotowują temat i szukają danych. Na zajęciach omawiają swój pomysł i zaczynają pracę nad projektem (kończą samodzielnie w domu). 10. Sprawdziany zaliczeniowe C1, C2, C3 C1, C2 W1, W2, W3, W4, U1, U2, U3, U4, K1, K2, K3, K4, W1, W2, W3, W4, U1, U2, U3 18

19 Uwaga: Tematy realizowane są z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania komputerowego. Literatura Obowiązkowa 7. Aczel, A. D., 2000, Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 8. Gatnar, E., Walesiak, M. (red.), 2004, Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, red. Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław 9. Morrison, D.F., 1990, Wielowymiarowa analiza statystyczna, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 10. Panek, T., 2009, Statystyczne metody wielowymiarowej analizy porownawczej, SGH, Warszawa 11. Ostasiewicz, S. (red.), 1999, Statystyczne metody analizy danych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław Zalecana 1. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., Black, W. C., 1995, Multivariate data analysis with readings, Prentice Hall Wymagania wstępne Znajomość podstawowych metod ilościowych oraz narzędzi informatycznych, niezbędnych do modelowania, analizy i prognozowania zjawisk społeczno-gospodarczych Metody nauczania Wykłady z prezentacjami multimedialnymi, prace projektowe, analiza przypadków, dyskusje nt. interpretacji wyników prowadzonych analiz Praca indywidualna studenta Sposób zaliczenia Praca przy wykorzystaniu narzędzi samokształcenia dostępnych na platformie moodle, studia literaturowe, analiza przypadków i interpretacja wyników, prace projektowe w zespołach dwuosobowych Ćwiczenia dwa sprawdziany, dwa projekty zespołowe Całość egzamin pisemny Opis sposobu sprawdzenia osiągnięcia efektów kształcenia Efekt kształcenia Metoda sprawdzenia Aktywność Prace okresowe Zaliczenie końcowe W1 x x x W2 x x x W3 x x x W4 x x x U1 x x U2 x x x U3 x x x U4 x K1 x x K2 K3 x K4 x podpis autora x 19

20 Tabela efektów kształcenia dla przedmiotu WIGE_II_1_B01 Analiza wielowymiarowa Dorota Appenzeller Symbol efektu kształcenia W1 W2 W3 W4 U1 U2 U3 U4 K1 K2 K3 K4 Efekty kształcenia Student, który zaliczył przedmiot: Zna metody porządkownia obiektów wielowymiarowych Zna metody służące do badania struktury (podobieństwa) w zbiorze obiektów Zna metody analizy zależności w zbiorze zmiennych Zna profesjonalne narzędzia informatyczne przydatne do przeprowadzania analiz wielowymiarowych Potrafi przeprowadzać analizy zbioru obiektów ze względu na zjawiska wielowymiarowe Potrafi interpretować wyniki przeprowadzonych analiz Potrafi oceniać jakość narzędzi tworzonych do analizy zjawisk złożonych Potrafi przygotować profesjonalną prezentację wyników swoich analiz Posiada umiejętność precyzyjnego planowania badań złożonych zjawisk gospodarczych Potrafi samodzielnie uzupełniać posiadaną wiedzę w zakresie metod ilościowych i profesjonalnego oprogramowania wykorzystywanych do analiz zjawisk gospodarczych Potrafi pracować w zespole realizując projekty związane z analizami zjawisk gospodarczych Jest świadomy przydatności metod wielowymiarowych do badania zjawisk gospodarczych Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku K2_W05, K2_W06, K2_W08 K2_W05, K2_W06, K2_W08 K2_W05, K2_W06, K2_W08 K2_W04 K2_U01, K2_U02 K2_U01, K2_U07 K2_U03, K2_U06, K2_U07, K2_U08 K2_K01, K2_K02, K2_K05 K2_K01, K2_K04 K2_K02, K2_K05 K2_K01 20