Analiza danych w R - Zajęcia fakultatywne WM-I-S2-ADwR
Celem przedmiotu jest prezentacja podstawowych technik analizy danych z uwzględnieniem metod statystycznych. W trakcie zajęć student zdobywa wiedzę teoretyczną i praktyczną odnośnie do konstrukcji, wyboru oraz zastosowania odpowiedniego modelu względem analizowanego zjawiska empirycznego.
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się
E-Learning
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Koordynatorzy przedmiotu
Opis nakładu pracy studenta w ECTS
Poziom przedmiotu
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się
Typ przedmiotu
Wymagania wstępne
Efekty uczenia się
WYKŁAD
Student:
W1 - charakteryzuje zastosowania rozwiązań informatycznych w obszarze analizy danych (I2_W10),
W2 - opisuje teoretyczne i praktyczne aspekty narzędzi do analizy danych (I2_W10).
LABORATORIUM
Student:
U1 - stosuje wiedzę matematyczną i techniczną do formułowania, analizowania i rozwiązywania zadań związanych z analizą danych (I2_U09),
U2 - wykorzystuje w obszarze analizy danych zaawansowane narzędzia i metody informatyczne (I2_U09).
Kryteria oceniania
Dla wszystkich efektów przyjmuje się następujące kryteria oceny we wszystkich formach weryfikacji:
ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć),
ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu – z wyraźną przewagą pozytywów – i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: