Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi metodami analizy i wizualizacji danych oraz wykształcenie umiejętności posługiwania się podstawowymi narzędziami programowymi, które zawiera arkusz kalkulacyjny MS Excel.

Ogólne informacje o zajęciach: Przedmiot jest obowiązkowy na specjalności dyplomowania, ponieważ analiza danych biznesowych oraz przemysłowych jest obecnie podstawą właściwego podejmowania decyzji w zarządzaniu organizacją, w tym również przedsiębiorstwem produkcyjnym.

Materiały dydaktyczne: molech.v.prz.edu.pl

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć wykładowych

1	Michael Alexander, John Walkenbach	Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha	Helion, Gliwice.	2011
2	Daniel T. Larose	Metody i modele eksploracji danych	Wydawnictwo Naukowe PWN .	2012
3	Foster Provost, Tom Fawcett	Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji	Helion, Gliwice.	2015
4	Wierzbiński Jerzy	Statystyka opisowa	Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego.	2008
5	Goldmeier J., Duggirala P.	Dashboards for Excel: Deliber Critical Information and Insight at the Speed of a Click	Apress.	2015
6	Nussbaumer Knaflic C.	Storytelling with data	John Wiley & Sons, Inc..	2015
7	Albright C. S., Winston W. L.	Business Analytics: Data Analysis and Decision Making	Cengage Learning.	2015

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Wayne L. Winston	Microsoft Excel. Analiza i modelowanie danych	APN PROMISE Sp. Z.o.o, Warszawa.	2005
2	McFedries P.	Excel 2007 PL. Tabele i wykresy przestawne. Niebieski podręcznik	Helion, Gliwice.	2009
3	Bill Jelen, Michael Alexander	Microsoft Excel 2007 PL : analiza danych za pomocą tabel przestawnych	Gliwice : Helion.	2011
4	Powell S., Baker K.	Business Analytics: The Art of Modeling With Spreadsheets	John Wiley & Sons.	2016
5	Milton M.	Head First: Data Analysis	O'Reilly Media, Inc..	2009

Literatura do samodzielnego studiowania

1	StatSoft Polska	Praktyczna analiza danych w marketingu i badaniach rynku	Kraków StatSoft Polska.	2010
2	Michael Alexander, John Walkenbach	Analiza i prezentacja danych w Microsoft Excel. Vademecum Walkenbacha	Helion, Gliwice,.	2011
3	Peck R., Olsen C., Devore J. L.	Introduction to: Statistics & Data Analysis	Cengage Learning.	2016

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne: Student musi być zarejestrowany na co najmniej 8. semestrze.

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Podstawowa wiedza w zakresie Technologie informacyjnych, Informatyki, Bazy danych, oraz Podstaw Sztucznej Inteligencji

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Umiejętność obsługi arkusza kalkulacyjnego Microsoft Excel

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Umiejętność samodzielnego poszerzania swej wiedzy i doskonalenia umiejętności zawodowych

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Potrafi analizować i wizualizować dane, pochodzące z różnych źródeł, wykorzystując do tego odpowiednie narzędzia programowe	laboratorium	zaliczenie cz. praktyczna	K_W16+ K_W17+ K_U01++ K_U04+ K_U07++ K_U14+ K_U15+	P6S_UU P6S_UW P6S_WG
02	Rozumie konieczność analizowania i wizualizowania danych źródłowych w celu usprawnienia procesu decyzyjnego w organizacji.	wykład	zaliczenie cz. pisemna	K_W16++ K_W17+ K_U15++	P6S_UW P6S_WG

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
8	TK01	Wizualna prezentacja danych w pakiecie Microsoft Excel - wykorzystanie kreatora wykresów, tworzenie wykresów niestandardowych.	L03	MEK01
8	TK02	Tabele i wykresy przestawne. Pola obliczeniowe w tabelach przestawnych.	L02	MEK01
8	TK03	Wprowadzenie do analizy i wizualizacji danych. Narzędzie filtr automatyczny, filtr zaawansowany, suma pośrednia.	W01	MEK02
8	TK04	Wizualizacja danych. Proces interpretacja danych wizualnych. Typy wykresów, dobór odpowiedniego typu wykresu do danych.	W03	MEK02
8	TK05	Narzędzie tabela i wykres przestawny.	W02	MEK02
8	TK06	Filtrowanie danych w pakiecie Microsoft Excel	L01	MEK01
8	TK07	Kolokwium zaliczeniowe - laboratorium	L04	MEK01
8	TK08	Kolokwium zaliczeniowe - wykład	W04	MEK02

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Wykład (sem. 8)	Przygotowanie do kolokwium: 4.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 10.00 godz./sem.	Uzupełnienie/studiowanie notatek: 4.00 godz./sem. Studiowanie zalecanej literatury: 2.00 godz./sem.
Laboratorium (sem. 8)	Przygotowanie do laboratorium: 4.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 10.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 10.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 8)
Zaliczenie (sem. 8)	Przygotowanie do zaliczenia: 4.00 godz./sem.	Zaliczenie pisemne: 2.00 godz./sem. Inne: 2.00 godz./sem.

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Wykład	Na zaliczeniu pisemnym wykładu sprawdzana jest realizacja drugiego efektu modułowego (MEK02). Sprawdzian obejmuje trzy pytania. Pytania mają przypisaną następującą liczbę punktów: Pytanie 1. - 2 pkt. Pytanie 2. - 3,25 pkt. Pytanie 3. - 4 pkt. Student musi uzyskać min. 50% punktów z sumy punktów za pytania 1-3, aby uzyskać efekt kształcenia. Częściowo poprawna lub niepełna odpowiedź powoduje przyznanie proporcjonalnej liczby punktów za pytanie. Uzyskana przez studenta liczba punktów jest sumowana, przekształcana na wartość procentową, a następnie konsultowana z następującą skalą ocen: do 30%) - ndst. (2.0) <30% - 45%) - dst. (3.0) <45% - 60%) - dst+ (3.5) <60% - 75%) - db (4.0) <75% - 90%) - db+ (4.5) <90 - 100%) - bdb (5.0)
Laboratorium	Na zaliczeniu praktycznym laboratorium sprawdzana jest realizacja pierwszego efektu modułowego (MEK01). Sprawdzian przy komputerze obejmuje pięć pytań. Pytania mają przypisaną następującą liczbę punktów: Pytanie 1. - 2,5 pkt. Pytanie 2. - 2 pkt. Pytanie 3. - 2 pkt. Pytanie 4. - 2 pkt. Pytanie 5. - 2,5 pkt. Student musi uzyskać min. 50% punktów z sumy punktów za pytania 1-5. Częściowo poprawna lub niepełna odpowiedź powoduje przyznanie proporcjonalnej liczby punktów za pytanie. Uzyskana przez studenta liczba punktów jest sumowana, a następnie konsultowana z następującą skalą ocen: do 5,5) - ndst. (2.0) <5,5 - 6,5) - dst. (3.0) <6,5 - 7,5) - dst+ (3.5) <7,5 - 9) - db (4.0) <9 - 10) - db+ (4.5) <10 - 11) - bdb (5.0)
Ocena końcowa	Warunkiem zaliczenia modułu jest osiągnięcie wszystkich efektów kształcenia. Ocena z zaliczenia przedmiotu (ocena końcowa) ustalana jest jako średnia arytmetyczna oceny z części wykładowej i laboratoryjnej. Przyjęta precyzja przy zaokrąglaniu ocen to 0.25.

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
AiWD_K_W_Przykładowe_zadania.pdf
AiWD_K_W_Przykładowe_zadania.pdf

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	M. Olech; M. Rataj	Directions in Fuzzy Relation Equations: Conclusions from the Current State of the Art	2022
2	J. Litwin; M. Olech; A. Szymusik	Applying Python’s Time Series Forecasting Method in Microsoft Excel-Integration as a Business Process Supporting Tool for Small Enterprises	2021
3	J. Jakieła; M. Olech; M. Rataj	Crossing the Chasm-from Business Models to Software Architecture	2020