S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-N-7/8Z Nazwa przedmiotu: analiza wielowymiarowa (KIERUNKOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_9n Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Ekonometrii Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, niestacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma laboratorium 5 ZO wykład 5 ZO Razem ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: dr hab. JACEK BATÓG Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Uzyskanie podstawowej wiedzy o metodach statystycznej analizy wielowymiarowej oraz ich zastosowaniu do klasyfikacji obiektów gospodarczych. Opanowanie umiejętności wykorzystywania wybranych funkcji pakietu statystycznego związanych z zagadnieniami wielowymiarowej analizy porównawczej Student w zakresie: - wiedzy: wykazuje znajomość zagadnień i metod z zakresu algebry i analizy matematycznej, statystyki opisowej, rachunku prawdopodobieństwa, statystyki matematycznej oraz ekonometrii, - umiejętności: potrafi wykonywać działania z zakresu algebry i analizy matematycznej, weryfikować hipotezy badawcze oraz szacować i weryfikować modele ekonometryczne, posługiwać się podstawowymi funkcjami arkusza kalkulacyjnego Excel i pakietu statystycznego, - kompetencji społecznych: potrafi samodzielnie korzystać z literatury i opracowywać informacje na wskazany temat. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria Lp KOD Opis efektu programu obszaru wiedza umiejętności kompetencje społeczne EP EP EP EP EP5 zna podstawowe zagadnienia z zakresu doboru i wyboru cech diagnostycznych oraz przekształcania danych statystycznych wykorzystywanych w analizach wielowymiarowych rozumie podstawy teoretyczne wybranych metod analizy wielowymiarowej potrafi zastosować wybrane metody analizy wielowymiarowej w klasyfikacji obiektów gospodarczych oraz dokonać interpretacji uzyskanych wyników potrafi wykorzystać podstawowe funkcje arkusza kalkulacyjnego Excel oraz funkcje pakietu statystycznego związane z analizą wielowymiarową potrafi pracować w grupie przygotowującej projekt pokazujący zastosowanie metod analizy wielowymiarowej w badaniu zjawisk ekonomicznych K_W9 K_W9 K_U K_U K_K SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_U XA_U SA_U XA_U SA_K5 TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: analiza wielowymiarowa /
Forma zajęć: wykład. Pojęcie, istota i zakres wielowymiarowej analizy porównawczej. Problemy taksonomiczne: klasyfikacja (grupowanie) i porządkowanie. Klasyfikacja metod analizy wielowymiarowej. Etapy badań taksonomicznych. Rodzaje skal pomiarowych. Zagadnienie doboru i wyboru cech diagnostycznych. Problem ujednolicania i transformacji normalizacyjnej zmiennych diagnostycznych. Charakterystyka miar podobieństwa. Uogólniona miara odległości. Metody porządkowania liniowego, analiza dyskryminacyjna. Analiza skupień Forma zajęć: laboratorium. Przykłady ujednolicania i transformacji normalizacyjnej zmiennych diagnostycznych. Obliczanie wybranych miar podobieństwa. Przykłady zastosowań porządkowania liniowego i analizy dyskryminacyjnej. Przykłady zastosowań analizy skupień. Prezentacja i omówienie projektów zaliczeniowych 5 5 5. Sprawdzian wiedzy z wykładów Metody kształcenia Metody weryfikacji efektów kształcenia Forma i warunki Literatura podstawowa Wykłady z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych. Laboratoria polegające na rozwiązywaniu problemów klasyfikacyjnych z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel i pakietu statystycznego. Praca w grupie podczas opracowywania projektu własnego. Nr efektu kształcenia z sylabusa SPRAWDZIAN PROJEKT Ocenianie: - student otrzymuje ocenę dostateczną, gdy potrafi co najmniej omówić zagadnienia z zakresu definicji i zastosowań analizy wielowymiarowej, rodzaju skal pomiarowych, ujednolicania i normalizacji zmiennych, a także dokonywać klasyfikacji z wykorzystaniem metod porządkowania liniowego i analizy dyskryminacyjnej, - ocena z przedmiotu obliczana jest jako zwykła średnia arytmetyczna z ocen uzyskanych z laboratorium i egzaminu. Gatnar E., Walesiak M. (): Metody statystycznej wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław Jajuga K. (99): Statystyczna analiza wielowymiarowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Kukuła. K. (): Metoda unitaryzacji zerowanej, PWN, Warszawa Młodak A. (6): Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difin, Warszawa EP,EP EP,EP,EP5 Forma i warunki : - studenci w ramach laboratorium oceniani są na podstawie projektu własnego tworzonego w formie pracy grupowej (grupa projektowa może liczyć maksymalnie osoby), który weryfikuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie umiejętności oraz efektu w zakresie kompetencji społecznych, - weryfikacja realizacji efektów w zakresie wiedzy przekazanej podczas wykładów odbywa się w oparciu o sprawdzian ( pytania), - ocena z egzaminu jest równa ocenie z wykładu. Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Literatura uzupełniająca Batóg J. (997): Propozycja pewnej metody oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej firmy, Przegląd Statystyczny nr, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Batóg J. (9): Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej z autokorelacją przestrzenną do klasyfikacji obiektów, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław Gatnar E. (): Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa Tacq J. (7): Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research. From Problem to Analysis, SAGE Publications, Los Angeles, London, New Delhi, Singapore NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć /
Studiowanie literatury Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-S-7/8Z Nazwa przedmiotu: analiza wielowymiarowa (KIERUNKOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_s Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Ekonometrii Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, stacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma laboratorium 5 ZO wykład 5 E Razem ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: dr hab. JACEK BATÓG Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Uzyskanie podstawowej wiedzy o metodach statystycznej analizy wielowymiarowej oraz ich zastosowaniu do klasyfikacji obiektów gospodarczych. Opanowanie umiejętności wykorzystywania wybranych funkcji pakietu statystycznego związanych z zagadnieniami wielowymiarowej analizy porównawczej Student w zakresie: - wiedzy: wykazuje znajomość zagadnień i metod z zakresu algebry i analizy matematycznej, statystyki opisowej, rachunku prawdopodobieństwa, statystyki matematycznej oraz ekonometrii, - umiejętności: potrafi wykonywać działania z zakresu algebry i analizy matematycznej, weryfikować hipotezy badawcze oraz szacować i weryfikować modele ekonometryczne, posługiwać się podstawowymi funkcjami arkusza kalkulacyjnego Excel i pakietu statystycznego, - kompetencji społecznych: potrafi samodzielnie korzystać z literatury i opracowywać informacje na wskazany temat. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria Lp KOD Opis efektu programu obszaru wiedza umiejętności kompetencje społeczne EP EP EP EP EP5 zna podstawowe zagadnienia z zakresu doboru i wyboru cech diagnostycznych oraz przekształcania danych statystycznych wykorzystywanych w analizach wielowymiarowych rozumie podstawy teoretyczne wybranych metod analizy wielowymiarowej potrafi zastosować wybrane metody analizy wielowymiarowej w klasyfikacji obiektów gospodarczych oraz dokonać interpretacji uzyskanych wyników potrafi wykorzystać podstawowe funkcje arkusza kalkulacyjnego Excel oraz funkcje pakietu statystycznego związane z analizą wielowymiarową potrafi pracować w grupie przygotowującej projekt pokazujący zastosowanie metod analizy wielowymiarowej w badaniu zjawisk ekonomicznych K_W9 K_W9 K_U K_U K_K SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_U XA_U SA_U XA_U SA_K5 TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: analiza wielowymiarowa /
Forma zajęć: wykład. Pojęcie, istota i zakres wielowymiarowej analizy porównawczej. Problemy taksonomiczne: klasyfikacja (grupowanie) i porządkowanie. Klasyfikacja metod analizy wielowymiarowej. Etapy badań taksonomicznych. Rodzaje skal pomiarowych. Zagadnienie doboru i wyboru cech diagnostycznych. Problem ujednolicania i transformacji normalizacyjnej zmiennych diagnostycznych. Charakterystyka miar podobieństwa. Uogólniona miara odległości. Metody porządkowania liniowego, analiza dyskryminacyjna. Analiza skupień 5. Sprawdzian wiedzy z wykładów Forma zajęć: laboratorium. Przykłady ujednolicania i transformacji normalizacyjnej zmiennych diagnostycznych. Obliczanie wybranych miar podobieństwa. Przykłady zastosowań porządkowania liniowego i analizy dyskryminacyjnej. Przykłady zastosowań analizy skupień 6 6. Prezentacja i omówienie projektów zaliczeniowych Metody kształcenia Metody weryfikacji efektów kształcenia Forma i warunki Literatura podstawowa Wykłady z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych. Laboratoria polegające na rozwiązywaniu problemów klasyfikacyjnych z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel i pakietu statystycznego. Praca w grupie podczas opracowywania projektu własnego. Nr efektu kształcenia z sylabusa SPRAWDZIAN PROJEKT Ocenianie: - student otrzymuje ocenę dostateczną, gdy potrafi co najmniej omówić zagadnienia z zakresu definicji i zastosowań analizy wielowymiarowej, rodzaju skal pomiarowych, ujednolicania i normalizacji zmiennych, a także dokonywać klasyfikacji z wykorzystaniem metod porządkowania liniowego i analizy dyskryminacyjnej, - ocena z przedmiotu obliczana jest jako zwykła średnia arytmetyczna z ocen uzyskanych z laboratorium i egzaminu. Gatnar E., Walesiak M. (): Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław Jajuga K. (99): Statystyczna analiza wielowymiarowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Kukuła. K. (): Metoda unitaryzacji zerowanej, PWN, Warszawa Młodak A. (6): Analiza taksonomiczna w statystyce regionalnej, Difin, Warszawa EP,EP EP,EP,EP5 Forma i warunki : - studenci w ramach laboratorium oceniani są na podstawie projektu własnego tworzonego w formie pracy grupowej (grupa projektowa może liczyć maksymalnie osoby), który weryfikuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie umiejętności oraz efektu w zakresie kompetencji społecznych, - weryfikacja realizacji efektów w zakresie wiedzy przekazanej podczas wykładów odbywa się w oparciu o sprawdzian ( pytania), - ocena z egzaminu jest równa ocenie z wykładu. Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Literatura uzupełniająca Batóg J. (997): Propozycja pewnej metody oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej firmy, Przegląd Statystyczny nr, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Batóg J. (9): Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej z autokorelacją przestrzenną do klasyfikacji obiektów, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław Gatnar E. (): Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa Tacq J. (7): Multivariate Analysis Techniques in Social Science Research. From Problem to Analysis, SAGE Publications, Los Angeles, London, New Delhi, Singapore NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć 9 9 /
Studiowanie literatury Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-N-7/8Z-IwZiB Nazwa przedmiotu: architektura informacyjna serwisów internetowych (SPECJALNOŚCI / SPECJALIZACJE / MODUŁY SPECJALNOŚCIOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_n Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Inżynierii Systemów Informatycznych Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, niestacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: internet w zarządzaniu i biznesie Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma laboratorium ZO wykład 8 ZO Razem 8 ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: dr hab. WALDEMAR WOLSKI Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Zaprezentowanie metodyki poprawnej budowy struktury informacyjnej serwisu internetowego. Nabycie praktycznej wiedzy i umiejętności posługiwania się narzędziami i metodami weryfikacji i testowania architektury informacji. Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu Internetu, języków HTML, PHP oraz arkuszy stylów CSS. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria Lp KOD Opis efektu programu obszaru wiedza umiejętności kompetencje społeczne EP EP EP EP zna zaawansowane zasady programowania w Internecie w aspekcie AI stosuje narzędzia pracy grupowej aspekcie projektowania AI potrafi programować aplikacje internetowe potrafi komunikować się w obszarach interdyscyplinarnych K_W K_U6 K_U6 K_K SA_W SA_W5 SA_W6 SA_U6 SA_U7 SA_U6 SA_U7 SA_K6 TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: architektura informacyjna serwisów internetowych Forma zajęć: wykład. Architektura informacji - wprowadzenie. Praktyczne zastosowania architektury informacji oraz potrzeby użytkownika. Podstawowe zasady architektury informacji: wstęp, organizacja informacji, systemy etykietowania. Nawigacja i wyszukiwanie w serwisie; Tezaurusy, słowniki kontrolowane i meta dane; Grafika i typografia w architekturze informacji 5. Złożone projekty - budowa zespołu oraz wybór narzędzi 6. Złożone projekty - budowa zespołu oraz wybór narzędzi 7. Analiza wybranych serwisów pod kontem wykorzystania zdobyczy architektury informacji Forma zajęć: laboratorium /
. Przegląd popularnych witryn internetowych pod względem AI (wychwytywanie dobrych i złych praktyk). Określenie celu biznesowego, użytkowników serwisu oraz zawartości projektu (case study). udowa struktury serwisu (etykietowanie, nawigacja) (case study). Budowa funkcjonalnej makiety serwisu 5. Testowanie wykonanego projektu pod względem AI (przegląd metod) 6. Audyt strony internetowej pod względem AI (case study) 7. Prezentacja oraz obrona wykonanych projektów Metody kształcenia Wykłady z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych. Zajęcia laboratoryjne polegające na realizacji wyznaczonych projektów Metody weryfikacji efektów kształcenia KOLOKWIUM Nr efektu kształcenia z sylabusa EP Forma i warunki PROJEKT EP,EP,EP Studenci oceniani są na podstawie: Sprawdzianu teoretycznego z wykładów (% oceny końcowej); sprawdzian testuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie wiedzy na temat narzędzi, technik informatycznych wspierających poprawną budowę serwisów internetowych w aspekcie AI. Projektów własnych (7% oceny oceny końcowej) ; projekt testuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie umiejętności praktycznych i pracy w grupie. Projekty dotyczyć będą prawidłowego przygotowania strony internetowej dla wskazanego projektu biznesowego. Wymagania na oceny: 6-7 procent punktów zdobytych na sprawdzianie teoretycznym oraz opracowanie projektu grupowego 7-9 procent punktów zdobytych na sprawdzianie teoretycznym oraz opracowanie projektu grupowego 9 - procent punktów zdobytych na sprawdzianie teoretycznym oraz opracowanie projektu grupowego Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Ocena z przedmiotu jest równa ocenie wg powyższych zasad..p. Morville, L. Rosenfeld (): Architektura informacji w serwisach internetowych., PWN.Hartman A., Sfonis J., Kador J (): E-biznes, strategie sukcesu w gospodarce internetowej, LIBER Literatura podstawowa Cohen J. (): Projektowanie, tworzenie i zarządzanie. Gliwice., PWN Nielsen J. (): Projektowanie funkcjonalnych serwisów internetowych., PWN Pear M. (): Funkcjonalność serwisów internetowych, PWN Zasoby Internetu dotyczące WEB Usability Morrogh E. (6): Information Architecture: An Emerging st Century Profession () Literatura uzupełniająca Kalbah J. (7): Designing Web Navigation: Optimizing the User Experience Van Dijk P. (8): Information Architecture for Designers: A Guide to Structuring Websites for Business Success Woodtke C. (): Information Architecture: Blueprints for the Web NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć Studiowanie literatury Udział w konsultacjach 8 5 5 7 /
Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. 75 Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-S-7/8Z-IwZiB Nazwa przedmiotu: architektura informacyjna serwisów internetowych (SPECJALNOŚCI / SPECJALIZACJE / MODUŁY SPECJALNOŚCIOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_6s Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Inżynierii Systemów Informatycznych Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, stacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: internet w zarządzaniu i biznesie Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma laboratorium 5 ZO wykład 5 ZO Razem ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: dr hab. WALDEMAR WOLSKI Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Zaprezentowanie metodyki poprawnej budowy struktury informacyjnej serwisu internetowego. Nabycie praktycznej wiedzy i umiejętności posługiwania się narzędziami i metodami weryfikacji i testowania architektury informacji. Znajomość podstawowych zagadnień z zakresu Internetu, języków HTML, PHP oraz arkuszy stylów CSS. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria Lp KOD Opis efektu programu obszaru wiedza umiejętności kompetencje społeczne EP EP EP EP zna zaawansowane zasady programowania w Internecie w aspekcie AI potrafi programować aplikacje internetowe stosuje narzędzia pracy grupowej aspekcie projektowania AI potrafi komunikować się w obszarach interdyscyplinarnych K_W K_U6 K_U6 K_K SA_W SA_W5 SA_W6 SA_U6 SA_U7 SA_U6 SA_U7 SA_K6 TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: architektura informacyjna serwisów internetowych Forma zajęć: wykład. Architektura informacji - wprowadzenie. Praktyczne zastosowania architektury informacji oraz potrzeby użytkownika. Podstawowe zasady architektury informacji: wstęp, organizacja informacji, systemy etykietowania. Nawigacja i wyszukiwanie w serwisie; Tezaurusy, słowniki kontrolowane i meta dane; Grafika i typografia w architekturze informacji 5. Złożone projekty - budowa zespołu oraz wybór narzędzi 6. Złożone projekty - budowa zespołu oraz wybór narzędzi 7. Analiza wybranych serwisów pod kontem wykorzystania zdobyczy architektury informacji Forma zajęć: laboratorium /
. Przegląd popularnych witryn internetowych pod względem AI (wychwytywanie dobrych i złych praktyk). Określenie celu biznesowego, użytkowników serwisu oraz zawartości projektu (case study). udowa struktury serwisu (etykietowanie, nawigacja) (case study). Budowa funkcjonalnej makiety serwisu 5. Testowanie wykonanego projektu pod względem AI (przegląd metod) 6. Audyt strony internetowej pod względem AI (case study) 7. Prezentacja oraz obrona wykonanych projektów Metody kształcenia Wykłady z wykorzystaniem prezentacji multimedialnych. Zajęcia laboratoryjne polegające na realizacji wyznaczonych projektów Metody weryfikacji efektów kształcenia KOLOKWIUM Nr efektu kształcenia z sylabusa EP Forma i warunki PROJEKT EP,EP,EP Studenci oceniani są na podstawie: Sprawdzianu teoretycznego z wykładów (% oceny końcowej); sprawdzian testuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie wiedzy na temat narzędzi, technik informatycznych wspierających poprawną budowę serwisów internetowych w aspekcie AI. Projektów własnych (7% oceny oceny końcowej) ; projekt testuje osiągnięcie efektów kształcenia w zakresie umiejętności praktycznych i pracy w grupie. Projekty dotyczyć będą prawidłowego przygotowania strony internetowej dla wskazanego projektu biznesowego. Wymagania na oceny: 6-7 procent punktów zdobytych na sprawdzianie teoretycznym oraz opracowanie projektu grupowego 7-9 procent punktów zdobytych na sprawdzianie teoretycznym oraz opracowanie projektu grupowego 9 - procent punktów zdobytych na sprawdzianie teoretycznym oraz opracowanie projektu grupowego Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Ocena z przedmiotu zgodnie ww zasadami. Cohen J. (): Projektowanie, tworzenie i zarządzanie. Gliwice., PWN Hartman A., Sfonis J., Kador J (): E-biznes, strategie sukcesu w gospodarce internetowej, LIBER Literatura podstawowa Nielsen J. (): Projektowanie funkcjonalnych serwisów internetowych., PWN P. Morville, L. Rosenfeld (): Architektura informacji w serwisach internetowych., PWN Pear M. (): Funkcjonalność serwisów internetowych, PWN Zasoby Internetu dotyczące WEB Usability Morrogh E. (6): Information Architecture: An Emerging st Century Profession () Literatura uzupełniająca Kalbah J. (7): Designing Web Navigation: Optimizing the User Experience Van Dijk P. (8): Information Architecture for Designers: A Guide to Structuring Websites for Business Success Woodtke C. (): Information Architecture: Blueprints for the Web NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć Studiowanie literatury Udział w konsultacjach 5 8 /
Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne 8 ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. 75 Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-N-7/8Z Nazwa przedmiotu: bezpieczeństwo danych w IT (KIERUNKOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_55n Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Zakład Metod Badania Preferencji Społecznych Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, niestacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma wykład ZO Razem ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: dr hab. inż. KESRA NERMEND Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Celem jest zapoznanie studenta z technikami przeprowadzania audytu różnych domen bezpieczeństwa, przyprowadzanie analizy ryzyka systemu informacyjnych organizacji, ukształtowanie umiejętności identyfikowania i klasyfikacji zasobów, podatności, zagrożeń, oszacowania ryzyka, tworzenia polityki oraz procedur i planów ciągłości działania dla dowolnego systemu informacyjnego organizacji. Student powinien posiadać podstawową znajomość sieci komputerowych, zarządzania jakością i personelem oraz oprogramowania. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria Lp KOD Opis efektu programu obszaru wiedza EP Student potrafi zidentyfikować zasoby, podatności, zagrożenia, generować kwestionariusze oraz przeprowadzać audyt bezpieczeństwa systemów informacyjnych. K_W5 K_W8 SA_W SA_W6 SA_W6 SA_W7 umiejętności kompetencje społeczne EP EP EP Student potrafi wyliczać wagę ryzyka dla dowolnego systemu informacyjnego organizacji. Student potrafi interpretować wyniki analizy ryzyka i/lub audytu bezpieczeństwa, implementować zabezpieczenia i wdrażać politykę bezpieczeństwa, procedury i plany ciągłości działania dla dowolnego systemu informacyjnego organizacji. Student potrafi pracować w zespole, jest przygotowany do wykorzystywania oraz ustawicznego zdobywania wiedzy w dowolnym środowisku przemysłowym, zna zasady etyki zawodowej i bezpieczeństwa pracy. K_W5 K_U6 K_U8 K_K SA_W SA_W6 SA_W7 SA_U6 SA_U6 SA_U7 XA_U SA_K TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: bezpieczeństwo danych w IT Forma zajęć: wykład. Problemy związane z bezpieczeństwem informacji. Standardy bezpieczeństwa oraz model PDCA i jego znaczenie /
. Metody oceny i szacowania ryzyka informacyjnego w organizacjach. Metodyki przeprowadzenie analizy ryzyka 5. Polityka bezpieczeństwa organizacji 6. Procedura wdrażania polityki bezpieczeństwa w organizacji 7. Audyt polityki bezpieczeństwa w organizacji Metody kształcenia Wykład: prezentacja multimedialna Metody weryfikacji efektów kształcenia Forma i warunki Nr efektu kształcenia z sylabusa KOLOKWIUM EP,EP,EP,EP Forma i warunki wykładu: ocena z wykładów jest wystawiana na podstawie dwóch ustnych zaliczeń w trakcie semestru Forma i warunki ćwiczeń: ocena z ustnego kolokwium Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Ocena z przedmiotu: jest średnią arytmetyczną ocen z wykładu i ćwiczeń. Anderson Ross (5): Inżynieria zabezpieczeń, WNT Bartosz Czarnecki, Waldemar Siemioski (): Kształtowanie bezpiecznej przestrzeni publicznej. Literatura podstawowa Białas A. (8): Bezpieczeństwo informacji i usług w nowoczesnej instytucji i firmie, WNT Krysiak K. (5): Sieci komputerowe. Kompendium, Helion M. Molski, M. Łacheta (6): Przewodnik audytora systemów informatycznych, Helion S. Garfinkel, G. Spafford (999): WWW - bezpieczeństwo i handel, Helion Literatura uzupełniająca Norma PN-ISO/IEC 7:7, Technika informatyczna -- Techniki bezpieczeństwa -Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacj Norma PN-ISO/IEC 7:7/Ap:, Technika informatyczna -- Techniki bezpieczeństwa - Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji Norma PN-ISO/IEC 75:, Technika informatyczna - Techniki bezpieczeństwa - Zarządzanie ryzykiem w bezpieczeństwie informacji Norma PN-N-8:, Systemy zarządzania bezpieczeństwem i higiena pracy - Wymagania Norma PN-N-8:, Systemy zarządzania bezpieczeństwem i higiena pracy -Ogólne wytyczne do oceny ryzyka zawodowego NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć Studiowanie literatury Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne 5 5 ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. 5 Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-S-7/8Z Nazwa przedmiotu: bezpieczeństwo danych w IT (KIERUNKOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_5s Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Zakład Metod Badania Preferencji Społecznych Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, stacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma wykład 5 ZO Razem 5 ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: dr hab. inż. KESRA NERMEND Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Celem jest zapoznanie studenta z technikami przeprowadzania audytu różnych domen bezpieczeństwa, przyprowadzanie analizy ryzyka systemu informacyjnych organizacji, ukształtowanie umiejętności identyfikowania i klasyfikacji zasobów, podatności, zagrożeń, oszacowania ryzyka, tworzenia polityki oraz procedur i planów ciągłości działania dla dowolnego systemu informacyjnego organizacji. Student powinien posiadać podstawową znajomość sieci komputerowych, zarządzania jakością i personelem oraz oprogramowania. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria Lp KOD Opis efektu programu obszaru wiedza EP Student potrafi zidentyfikować zasoby, podatności, zagrożenia, generować kwestionariusze oraz przeprowadzać audyt bezpieczeństwa systemów informacyjnych. K_W5 K_W8 SA_W SA_W6 SA_W6 SA_W7 umiejętności kompetencje społeczne EP EP EP Student potrafi wyliczać wagę ryzyka dla dowolnego systemu informacyjnego organizacji. Student potrafi interpretować wyniki analizy ryzyka i/lub audytu bezpieczeństwa, implementować zabezpieczenia i wdrażać politykę bezpieczeństwa, procedury i plany ciągłości działania dla dowolnego systemu informacyjnego organizacji. Student potrafi pracować w zespole, jest przygotowany do wykorzystywania oraz ustawicznego zdobywania wiedzy w dowolnym środowisku przemysłowym, zna zasady etyki zawodowej i bezpieczeństwa pracy. K_W5 K_U6 K_K SA_W SA_W6 SA_W7 SA_U6 SA_U7 SA_K TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: bezpieczeństwo danych w IT Forma zajęć: wykład. Problemy związane z bezpieczeństwem informacji. Standardy bezpieczeństwa oraz model PDCA i jego znaczenie /
. Metody oceny i szacowania ryzyka informacyjnego w organizacjach. Metodyki przeprowadzenie analizy ryzyka 5. Polityka bezpieczeństwa organizacji 6. Procedura wdrażania polityki bezpieczeństwa w organizacji 7. Audyt polityki bezpieczeństwa w organizacji Metody kształcenia Wykład: prezentacja multimedialna Metody weryfikacji efektów kształcenia Forma i warunki Nr efektu kształcenia z sylabusa KOLOKWIUM EP,EP,EP,EP Forma i warunki wykładu: ocena z wykładów jest wystawiana na podstawie dwóch ustnych zaliczeń w trakcie semestru Forma i warunki ćwiczeń: ocena z ustnego kolokwium Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Ocena z przedmiotu jest średnią arytmetyczną ocen otrzymanych z wykładów i ćwiczeń Anderson Ross (5): Inżynieria zabezpieczeń, WNT Bartosz Czarnecki, Waldemar Siemioski (): Kształtowanie bezpiecznej przestrzeni publicznej. Literatura podstawowa Białas A. (8): Bezpieczeństwo informacji i usług w nowoczesnej instytucji i firmie, WNT Krysiak K. (5): Sieci komputerowe. Kompendium, Helion M. Molski, M. Łacheta (6): Przewodnik audytora systemów informatycznych, Helion S. Garfinkel, G. Spafford (999): WWW - bezpieczeństwo i handel, Helion Literatura uzupełniająca Norma PN-ISO/IEC 7:7, Technika informatyczna -- Techniki bezpieczeństwa -Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacj, PKN Norma PN-ISO/IEC 7:7/Ap:, Technika informatyczna -- Techniki bezpieczeństwa - Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji, PKN Norma PN-ISO/IEC 75:, Technika informatyczna - Techniki bezpieczeństwa - Zarządzanie ryzykiem w bezpieczeństwie informacji, PKN Norma PN-N-8:, Systemy zarządzania bezpieczeństwem i higiena pracy - Wymagania, PKN Norma PN-N-8:, Systemy zarządzania bezpieczeństwem i higiena pracy -Ogólne wytyczne do oceny ryzyka zawodowego, PKN NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć Studiowanie literatury Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne 5 8 5 ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. 5 Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-S-7/8Z Nazwa przedmiotu: dodatkowe zajęcia z wychowania fizycznego (INNE DO ZALICZENIA) Kod przedmiotu:.wwaiij_s Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Studium Wychowania Fizycznego i Sportu Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, stacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: Status przedmiotu / modułu: fakultatywny Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma ćwiczenia 5 Z Razem 5 ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: Prowadzący zajęcia: Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: mgr CEZARY JANISZYN Opanowanie przez studentów wybranych umiejętności ruchowych z podstawowych działów w-f, rozwój ogólnej sprawności fizycznej. Zapoznanie uczestników z różnymi formami organizacyjnymi w ramach kultury fizycznej, przekazywanie wiadomości dotyczących wpływu ćwiczeń fizycznych na harmonijny rozwój i zdrowy styl życia dorosłego człowieka w różnym wieku Brak przeciwwskazań zdrowotnych do wykonywania ćwiczeń fizycznych. Podstawowe wiadomości z zakresu kultury fizycznej wyniesione ze szkoły podstawowej, gimnazjum i szkoły średniej. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria Lp KOD Opis efektu programu obszaru wiedza umiejętności EP EP EP EP EP5 posiada wiadomości dotyczące wpływu ćwiczeń na organizm człowieka, sposobów podtrzymania zdrowia i sprawności fizycznej a także zasad organizacji zajęć ruchowych identyfikuje relacje między wiekiem, zdrowiem, aktywnością fizyczną, sprawnością motoryczną kobiet i mężczyzn, opanował umiejętności ruchowe z zakresu gier zespołowych oraz przydatnych do organizacji i udziału w grach i zabawach ruchowych, sportowych i terenowych potrafi zastosować nabyty potencjał motoryczny do realizacji poszczególnych zadań technicznych i taktycznych w poszczególnych dyscyplinach sportowych i działalności turystyczno- rekreacyjnej, posiada umiejętności włączenia się w prozdrowotny styl życia oraz kształtowania postaw sprzyjających aktywności fizycznej na całe życie /
kompetencje społeczne EP6 EP7 EP8 promuje społeczne, kulturowe znaczenie sportu i aktywności fizycznej oraz kształtuje własne upodobania z zakresu kultury fizycznej podejmuje się organizacji wszelkich form aktywności fizycznej, rywalizacji sportowej w swoim miejscu zamieszkania, zakładu pracy lub regionie troszczy się o zagospodarowanie czasu wolnego poprzez różnorodne formy aktywności fizycznej TREŚCI PROGRAMOWE Przedmiot: dodatkowe zajęcia z wychowania fizycznego Semestr Forma zajęć: ćwiczenia. Gry zespołowe: - sposoby poruszania się po boisku, - doskonalenie podstawowych elementów techniki i taktyki gry, - fragmenty gry i gra szkolna, - gry i zabawy wykorzystywane w grach zespołowych, - przepisy gry i zasady sędziowania, - organizacja turniejów w grach zespołowych, - udział w zawodach sportowych (Akademickie Mistrzostwa Polski, Liga Międzyuczelniana, Uniwersjada, Akademickie Mistrzostwa Europy).. Fitness - poprawa ogólnej sprawności fizycznej, - umiejętność poprawnego wykonywania ćwiczeń i technik tanecznych, - wzmocnienie mięśni posturalnych i pozostałych grup mięśniowych, - zwiększenie wydolności oddechowo-krążeniowej organizmu, - świadomość ciała, znajomość poszczególnych grup mięśniowych oraz odpowiednich dla nich ćwiczeń 8 7 Metody kształcenia Metody weryfikacji efektów kształcenia metoda nauczania zadań ruchowych: syntetyczna, analityczna, mieszana, kompleksowa, metody realizacji zadań ruchowych: reproduktywne (odtwórcze), proaktywne (usamodzielniające), kreatywne (twórcze);, metody przekazywania wiadomości: reproduktywne, proaktywne, kreatywne, prób i błędów. Nr efektu kształcenia z sylabusa ZAJĘCIA PRAKTYCZNE (WERYFIKACJA POPRZEZ OBSERWACJĘ) EP,EP,EP,EP,E P5,EP6,EP7,EP8 brak Forma i warunki Zasady wyliczania oceny z przedmiotu ocena nie jest wyliczana Literatura podstawowa Bahrynowska-Fic J. (987): Właściwości ćwiczeń fizycznych, ich systematyka i metodyka, Państwowy Zakład Wydawnictw Lekarskich, Warszawa Bondarowicz M. (995): Zabawy w grach sportowych, Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, Warszawa Huciński T., Lekner I. (): Koszykówka podręcznik dla trenerów, nauczycieli i studentów, Wyd. BK, Wrocław Kuźmińska O., Popielawska M. (995): Taniec -Rytm Muzyka, Wyd. Skr. AWF, Poznań Literatura uzupełniająca Strzyżewski S. (99): Wychowanie fizyczne poza salą gimnastyczną: poradnik dla nauczycieli i studentów, Wydawnictwa Szkolne i Pedagogiczne, Warszawa NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć Studiowanie literatury 5 /
Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. 5 Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-N-7/8Z-DMwAE Nazwa przedmiotu: drzewa klasyfikacyjne i regresyjne (SPECJALNOŚCI / SPECJALIZACJE / MODUŁY SPECJALNOŚCIOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij856_6n Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Statystyki Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, niestacjonarne Status przedmiotu / modułu: fakultatywny Profil kształcenia: ogólnoakademicki Rok Semestr Forma zajęć Specjalność: data mining w analizach ekonomicznych Język przedmiotu / modułu: język polski Forma laboratorium ZO wykład 8 ZO Razem 8 ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: Prowadzący zajęcia: Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: dr hab. MAŁGORZATA TARCZYŃSKA-ŁUNIEWSKA Uzyskanie wiedzy teoretycznej oraz wykształcenie umiejętności praktycznego zastosowania drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w analizie zjawisk ekonomicznych. Nabycie umiejętności praktycznej obsługi C&RT w programie Statistica Student posiada zdolność czytania i rozumienia wywodu logicznego. Student posiada podstawową wiedzę z zakresu statystyki, ekonometrii oraz analizy wielowymiarowej. Student posiada ogólnoekonomiczną wiedzę z zakresu ekonomii ( w skali mikro i makro). EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria wiedza umiejętności kompetencje społeczne Lp KOD EP EP EP EP EP5 EP6 Opis efektu Student ma pogłębioną i uporządkowaną wiedzę na temat drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych Student wie w jakich warunkach jaki typ drzewa decyzyjnego jest najbardziej odpowiedni oraz który typ drzewa zastosować Potrafi samodzielnie sformułować problem badawczy (z zakresu ekonomii) i doprowadzić do jego rozwiązania z wykorzystaniem poznanych metod podziału na klasy. Umie w praktyce zastosować poznane metody C&RT oraz dokonać interpretacji i raportowania uzyskanych wyników Wykorzystuje wyniki badań w analizach praktycznych Potrafi uzupełniać i doskonalić nabytą wiedzę i umiejętności. programu K_W9 K_W9 K_U K_U K_K K_K5 obszaru SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_U SA_U8 XA_U6 SA_U SA_U8 XA_U6 SA_K5 SA_K TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: drzewa klasyfikacyjne i regresyjne Forma zajęć: wykład. Zagadnienia klasyfikacyjne i regresyjne - definicja, istota, różnice /
. Rodzaje drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Drzewa klasyfikacyjne - definicja, istota, algorytm budowy. Drzewa regresyjne - definicja, istota, algorytm budowy Forma zajęć: laboratorium. Opracowanie danych na potrzeby zastosowania drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych w analizie zjawisk ekonomicznych. Zastosowanie drzew regresyjnych w analizie zjawisk ekonomicznych Metody kształcenia Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem programu Statistica oraz Excel, Klasyczny wykład wspomagany prezentacją multimedialną Nr efektu kształcenia z sylabusa Metody weryfikacji efektów kształcenia Forma i warunki KOLOKWIUM PROJEKT EP,EP EP,EP,EP,EP,E P5,EP6 EP,EP,EP,EP,E ZAJĘCIA PRAKTYCZNE (WERYFIKACJA POPRZEZ OBSERWACJĘ) P5,EP6 A) Forma i warunki laboratoriów: ) praca samodzielna lub w grupie w ramach analizy wybranych problemów realizowanych na ćwiczeniach/laboratoriach (weryfikacja przez obserwację). ) opracowanie projektu grupowego (na ocenę) uwzględniającego nabytą wiedzę, umiejętności oraz kompetencje społeczne - student jest zobligowany do wykonania projektu grupowego z zakresu tematycznego przedmiotu, przy czym następuje samodzielnie sformułowanie problemu badawczego i doprowadzenie do jego rozwiązania. Przygotowany projekt (prezentacja) jest przedstawiany prowadzącemu, który dokonuje jego weryfikacji pod kątem poprawności. B) Forma i warunki wykładu: zaliczenie pisemne z treści wykładów (na ocenę) przeprowadzone na ostatnim wykładzie (do pytań). Ćwiczenia laboratoryjne zaliczane są na podstawie projektu przygotowanego samodzielnie lub w grupach (konieczne wskazanie udziałów członków zespołu w procesie realizacji projektu). Podczas prezentacji wyników projektu prowadzący zadaje pytania dotyczące efektów w zakresie wiedzy i umiejętności na tej podstawie wystawia ocenę. Nie jest możliwe przystąpienie do części - z laboratoriów, bez spełnienia pierwszej składowej laboratoriów (). Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Ocena końcowa z przedmiotu jest średnią ważoną z obu form z wagami:,5 ćwiczenia laboratoryjne oraz,5 wykład. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. (99): Classification and Regression Trees, Chapman and Hall Literatura podstawowa Literatura uzupełniająca Gatnar E. (): Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa Łapczyński M. (): Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne w badaniach marketingowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Kraków Gatnar E. (8): Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Gatnar E., Walesiak M. (): Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć Studiowanie literatury Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ 8 5 5 8 /
Inne ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-S-7/8Z-DMwAE Nazwa przedmiotu: drzewa klasyfikacyjne i regresyjne (SPECJALNOŚCI / SPECJALIZACJE / MODUŁY SPECJALNOŚCIOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij856_7s Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Statystyki Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, stacjonarne Status przedmiotu / modułu: fakultatywny Profil kształcenia: ogólnoakademicki Rok Semestr Forma zajęć Specjalność: data mining w analizach ekonomicznych Język przedmiotu / modułu: język polski Forma laboratorium 5 ZO wykład 5 ZO Razem ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: Prowadzący zajęcia: Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: dr hab. MAŁGORZATA TARCZYŃSKA-ŁUNIEWSKA Uzyskanie wiedzy teoretycznej oraz wykształcenie umiejętności praktycznego zastosowania drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w analizie zjawisk ekonomicznych. Nabycie umiejętności praktycznej obsługi C&RT w programie Statistica. Student posiada zdolność czytania i rozumienia wywodu logicznego. Student posiada podstawową wiedzę z zakresu statystyki, ekonometrii oraz analizy wielowymiarowej. Student posiada ogólnoekonomiczną wiedzę z zakresu ekonomii ( w skali mikro i makro). EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria wiedza umiejętności kompetencje społeczne Lp KOD EP EP EP EP EP5 EP6 Opis efektu Student ma pogłębioną i uporządkowaną wiedzę na temat drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych Student wie w jakich warunkach jaki typ drzewa decyzyjnego jest najbardziej odpowiedni oraz który typ drzewa zastosować Potrafi samodzielnie sformułować problem badawczy (z zakresu ekonomii) i doprowadzić do jego rozwiązania z wykorzystaniem poznanych metod podziału na klasy. Umie w praktyce zastosować poznane metody C&RT oraz dokonać interpretacji i raportowania uzyskanych wyników Wykorzystuje wyniki badań w analizach praktycznych Potrafi uzupełniać i doskonalić nabytą wiedzę i umiejętności. programu K_W9 K_W9 K_U K_U K_K K_K5 obszaru SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_W SA_W6 XA_W XA_W SA_U SA_U8 XA_U6 SA_U SA_U8 XA_U6 SA_K5 SA_K /
TREŚCI PROGRAMOWE Przedmiot: drzewa klasyfikacyjne i regresyjne Forma zajęć: wykład. Zagadnienia klasyfikacyjne i regresyjne - definicja, istota, różnice. Rodzaje drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Drzewa klasyfikacyjne - definicja, istota, algorytm budowy. Drzewa regresyjne - definicja, istota, algorytm budowy Semestr 5 5 Forma zajęć: laboratorium. Opracowanie danych na potrzeby zastosowania drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych w analizie zjawisk ekonomicznych. Zastosowanie drzew regresyjnych w analizie zjawisk ekonomicznych Metody kształcenia Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem programu Statistica oraz Excel, Klasyczny wykład wspomagany prezentacją multimedialną, 6 6 Nr efektu kształcenia z sylabusa Metody weryfikacji efektów kształcenia Forma i warunki KOLOKWIUM PROJEKT EP,EP EP,EP,EP,EP,E P5,EP6 EP,EP,EP,EP,E ZAJĘCIA PRAKTYCZNE (WERYFIKACJA POPRZEZ OBSERWACJĘ) P5,EP6 A) Forma i warunki laboratoriów: ) praca samodzielna lub w grupie w ramach analizy wybranych problemów realizowanych na ćwiczeniach/laboratoriach (weryfikacja przez obserwację). ) opracowanie projektu grupowego (na ocenę) uwzględniającego nabytą wiedzę, umiejętności oraz kompetencje społeczne - student jest zobligowany do wykonania projektu grupowego z zakresu tematycznego przedmiotu, przy czym następuje samodzielnie sformułowanie problemu badawczego i doprowadzenie do jego rozwiązania. Przygotowany projekt (prezentacja) jest przedstawiany prowadzącemu, który dokonuje jego weryfikacji pod kątem poprawności. B) Forma i warunki wykładu: zaliczenie pisemne z treści wykładów (na ocenę) przeprowadzone na ostatnim wykładzie (do pytań). Ćwiczenia laboratoryjne zaliczane są na podstawie projektu przygotowanego samodzielnie lub w grupach (konieczne wskazanie udziałów członków zespołu w procesie realizacji projektu). Podczas prezentacji wyników projektu prowadzący zadaje pytania dotyczące efektów w zakresie wiedzy i umiejętności na tej podstawie wystawia ocenę. Nie jest możliwe przystąpienie do części - z laboratoriów, bez spełnienia pierwszej składowej laboratoriów (). Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Ocena końcowa z przedmiotu jest średnią ważoną z obu form z wagami:,5 ćwiczenia laboratoryjne oraz,5 wykład. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. (99): Classification and Regression Trees, Chapman and Hall Literatura podstawowa Literatura uzupełniająca Gatnar E. (): Nieparametryczna metoda dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa Łapczyński M. (): Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne w badaniach marketingowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Kraków Gatnar E. (8): Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa Gatnar E., Walesiak M. (): Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć 7 /
Studiowanie literatury Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne 5 6 ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-N-7/8Z Nazwa przedmiotu: dylematy społeczeństwa informacyjnego (KIERUNKOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_5n Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Społeczeństwa Informacyjnego Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, niestacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma laboratorium ZO wykład 8 E Razem 8 ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: prof. dr hab. AGNIESZKA SZEWCZYK Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Przekazanie wiedzy z zakresu podstawowych problemów współczesnej cywilizacji informacyjnej z punktu widzenia ogółu społeczeństwa i konkretnego użytkownika komputera.podstawowa wiedza z zakresu podstaw informatyki i socjologii..umiejętność posługiwania się graficznym środowiskiem operacyjnym oraz aplikacjami biurowymi. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria wiedza umiejętności kompetencje społeczne Lp KOD EP EP EP EP EP5 Opis efektu Ma wiedzę na temat problemów społeczeństwa informacyjnego Posiada wiedzę z zakresu życia w społeczeństwie informacyjnym Potrafi rozpoznać i wyjaśniać zagadnienia związane z rozwojem społeczeństwa informacyjnego Potrafi komunikować się w obszarach interdyscyplinarnych Wykazuje zainteresowanie dalszym kształceniem programu K_W K_W K_U7 K_K K_K5 obszaru SA_W SA_W6 SA_W7 SA_W8 SA_W9 SA_W SA_W SA_W6 SA_W7 SA_W8 SA_W9 SA_W SA_U SA_K6 SA_K TREŚCI PROGRAMOWE Semestr Przedmiot: dylematy społeczeństwa informacyjnego Forma zajęć: wykład. Miejsce człowieka w systemie informacyjnym. Ergonomia pracy z komputerem. Wpływ komputera na człowieka w różnych okresach życia. Przestępczość komputerowa oraz sposoby ochrony danych i programów; aspekty prawne. Technologie multimedialne w społeczeństwie informacyjnym. Społeczeństwo informacyjne jako wyzwanie cywilizacyjne - mierniki oceny rozwoju /
. Prezentacje problemów związanych z praktycznymi aspektami życia w społeczeństwie informacyjnym Forma zajęć: laboratorium. Wyszukiwanie problemów społecznych w bliskim otoczeniu studenta i budowa drzewa istniejących problemów, których rozwiązania się podejmujemy oraz drzewo celów proponowanego przedsięwzięcia, analiza SMART. Analizowanie dotychczasowych rozwiązań ww. problemów w Polsce i na świecie. Szczegółowy opis oferty dla beneficjentów, analizy PEST, STEEP, SWOT przedsięwzięcia. Konstruowanie mierników i ocena realizacji zadań problemowych. Opisanie działań prowadzących do rozwiązania wybranego problemu (zadania na osi czasu z uwzględnieniem wykonawców, odpowiedzialności i priorytetów). 5. Konstruowanie budżetu na potrzeby rozwiązania wybranego problemu społecznego Metody kształcenia Metody weryfikacji efektów kształcenia Forma i warunki projektor multimedialny, laboratorium komputerowe z graficznym środowiskiem operacyjnym EGZAMIN USTNY Nr efektu kształcenia z sylabusa EP,EP,EP PROJEKT EP,EP5 Ocena z przedmiotu: Student otrzymuje ocenę dostateczną, gdy w stopniu dostatecznym zrealizuje projekt wg konspektu a dodatkowo wskaże miejsce człowieka w systemie informacyjnym oraz określi wpływ komputera na człowieka w różnych okresach życia. Student otrzymuje ocenę dobrą, ponadto gdy potrafi scharakteryzować przestępczość komputerową i sposoby ochrony danych, programów a także opisze mierniki oceny rozwoju społeczeństwa informacyjnego. Student otrzymuje ocenę bardzo dobrą, ponadto gdy potrafi scharakteryzować problemy związane z praktycznymi aspektami życia w społeczeństwie informacyjnym. Zasady wyliczania oceny z przedmiotu Ocena z przedmiotu jest wyliczana jako średnia matematyczna uzyskanych ocen z egzaminu ustnego (rozwiązanie obszaru problemowego zawartego w pytaniu, w oparciu o zdobytą wiedzę teoretyczną) i projektu (praktyczne rozwiązanie istniejącego problemu społecznego). Literatura podstawowa Literatura uzupełniająca A. Szewczyk (): Dylematy cywilizacji informatycznej, PWE A. Szewczyk (7): Społeczeństwo informacyjne - problemy rozwoju, Diffin A. Szewczyk (8): Problemy moralne w świecie informacji, Diffin NAKŁAD PRACY STUDENTA Zajęcia dydaktyczne Udział w egzaminie/zaliczeniu Przygotowanie się do zajęć Studiowanie literatury Udział w konsultacjach Przygotowanie projektu / eseju / itp. Przygotowanie się do egzaminu/ Inne 8 8 5 5 ŁĄCZNY nakład pracy studenta w godz. 75 Liczba punktów ECTS /
S Y L A B U S Nazwa programu kształcenia: WNEiZ-IiE-O-II-S-7/8Z Nazwa przedmiotu: dylematy społeczeństwa informacyjnego (KIERUNKOWE) Kod przedmiotu:.wwaiij_6s Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot / moduł: Katedra Społeczeństwa Informacyjnego Nazwa kierunku: informatyka i ekonometria Forma studiów: II stopnia, stacjonarne Profil kształcenia: ogólnoakademicki Specjalność: Status przedmiotu / modułu: obowiązkowy Język przedmiotu / modułu: język polski Rok Semestr Forma zajęć Forma laboratorium 5 ZO wykład 5 E Razem ECTS Koordynator przedmiotu / modułu: prof. dr hab. AGNIESZKA SZEWCZYK Prowadzący zajęcia: -- -- Cele przedmiotu / modułu: Wymagania wstępne: Przekazanie wiedzy z zakresu podstawowych problemów współczesnej cywilizacji informacyjnej z punktu widzenia ogółu społeczeństwa i konkretnego użytkownika komputera. Podstawowa wiedza z zakresu podstaw informatyki i socjologii. Umiejętność posługiwania się graficznym środowiskiem operacyjnym oraz aplikacjami biurowymi. EFEKTY KSZTAŁCENIA Kategoria wiedza umiejętności Lp KOD EP EP EP Opis efektu Ma wiedzę na temat problemów społeczeństwa informacyjnego Posiada wiedzę z zakresu życia w społeczeństwie informacyjnym Potrafi rozpoznać i wyjaśniać zagadnienia związane z rozwojem społeczeństwa informacyjnego programu K_W K_W K_U7 obszaru SA_W SA_W6 SA_W7 SA_W8 SA_W9 SA_W SA_W SA_W6 SA_W7 SA_W8 SA_W9 SA_W SA_U kompetencje społeczne EP EP5 Potrafi komunikować się w obszarach interdyscyplinarnych K_K SA_K6 Wykazuje zainteresowanie dalszym kształceniem K_K5 SA_K TREŚCI PROGRAMOWE Przedmiot: dylematy społeczeństwa informacyjnego Forma zajęć: wykład Semestr. Miejsce człowieka w systemie informacyjnym.. Ergonomia pracy z komputerem. /