Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Technologii i Inżynierii Chemicznej - Materials Science and Engineering (S1)

Sylabus przedmiotu Computational Methods in MatSci: Data Science and Analysis:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Materials Science and Engineering
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Computational Methods in MatSci: Data Science and Analysis
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej
Nauczyciel odpowiedzialny Rafał Rakoczy <Rafal.Rakoczy@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 6,0 ECTS (formy) 6,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 1

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 30 2,00,50zaliczenie
laboratoriaL4 45 4,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1No prerequisites

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Gaining knowledge about analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
C-2Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1A discovery oriented analysis of scientific datasets - 1st part5
T-L-2A discovery oriented analysis of scientific datasets - 2nd part5
T-L-3Exploring data technologies5
T-L-4Python environment for modelling – exercises5
T-L-5Modelling of ideal gases based on kinetic gas theory10
T-L-6Application of Statistica in technical calculation10
T-L-7Application of Matlab in technical calculation5
45
wykłady
T-W-1Fundamental of digital data science and analysis5
T-W-2Data processing and visualisation5
T-W-3Python programming language for modelling purposes5
T-W-4Modelling phenomena on basis of kinetic gas theory5
T-W-5Statistical analysis of data science5
T-W-6Design of experiments (DOE)5
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Attendind classes45
A-L-2Individual consultations6
A-L-3Preparing for tests9
A-L-4self-study of literature40
100
wykłady
A-W-1Attending classes30
A-W-2Individual consultations6
A-W-3Preparing for tests14
50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lecture
M-2Laboratory

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: passing test
S-2Ocena formująca: activity evaluation

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MSE_1A_C08a_W01
Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
MSE_1A_W01, MSE_1A_W05C-1T-W-3, T-W-4, T-W-1, T-W-2, T-W-5M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MSE_1A_C08a_U01
Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
MSE_1A_U05C-2T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-5, T-L-4, T-L-6M-2S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
MSE_1A_C08a_K01
Student is able to discuss programming problem in the team.
MSE_1A_K02C-2, C-1T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-1, T-W-2, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-7, T-L-5, T-L-4, T-L-6M-1, M-2S-2, S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MSE_1A_C08a_W01
Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
2,0
3,0Student describes selected issues at a basic level (score => 50%)
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MSE_1A_C08a_U01
Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
2,0
3,0Student solves selected issues at a basic level(score => 50%)
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
MSE_1A_C08a_K01
Student is able to discuss programming problem in the team.
2,0
3,0Student solves selected issues at a basic level(score => 50%)
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. John M. Zelle, Python Programming: An Introduction to Computer Science, 2002

Literatura dodatkowa

  1. A.M. Starfield, K.A. Smith, and A.L. Bleloch, How to Model It: Problem Solving for the Computer Age, 1994

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1A discovery oriented analysis of scientific datasets - 1st part5
T-L-2A discovery oriented analysis of scientific datasets - 2nd part5
T-L-3Exploring data technologies5
T-L-4Python environment for modelling – exercises5
T-L-5Modelling of ideal gases based on kinetic gas theory10
T-L-6Application of Statistica in technical calculation10
T-L-7Application of Matlab in technical calculation5
45

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Fundamental of digital data science and analysis5
T-W-2Data processing and visualisation5
T-W-3Python programming language for modelling purposes5
T-W-4Modelling phenomena on basis of kinetic gas theory5
T-W-5Statistical analysis of data science5
T-W-6Design of experiments (DOE)5
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Attendind classes45
A-L-2Individual consultations6
A-L-3Preparing for tests9
A-L-4self-study of literature40
100
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Attending classes30
A-W-2Individual consultations6
A-W-3Preparing for tests14
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMSE_1A_C08a_W01Knows the principles of analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMSE_1A_W01knows selected issues in the field of mathematical analysis and issues in the field of elements of logic, elements of algebra and linear algebra, mathematical statistics allowing to understand, describe and model physicochemical phenomena occuring in different materials
MSE_1A_W05knows the principles of design, modelling, simulation and understands the principles of basic methods, research tools and techniques (including information technology) used to solve simple engineering tasks in materials engineering
Cel przedmiotuC-1Gaining knowledge about analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
Treści programoweT-W-3Python programming language for modelling purposes
T-W-4Modelling phenomena on basis of kinetic gas theory
T-W-1Fundamental of digital data science and analysis
T-W-2Data processing and visualisation
T-W-5Statistical analysis of data science
Metody nauczaniaM-1Lecture
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: passing test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student describes selected issues at a basic level (score => 50%)
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMSE_1A_C08a_U01Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMSE_1A_U05being able to use specialized computer software for designing, modelling and computer simulation of selected issues typical for the filed of study
Cel przedmiotuC-2Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
Treści programoweT-L-1A discovery oriented analysis of scientific datasets - 1st part
T-L-2A discovery oriented analysis of scientific datasets - 2nd part
T-L-3Exploring data technologies
T-L-5Modelling of ideal gases based on kinetic gas theory
T-L-4Python environment for modelling – exercises
T-L-6Application of Statistica in technical calculation
Metody nauczaniaM-2Laboratory
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: activity evaluation
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student solves selected issues at a basic level(score => 50%)
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięMSE_1A_C08a_K01Student is able to discuss programming problem in the team.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMSE_1A_K02acknowledges the importance of knowledge in solving cognitive and practical problems and is able to consult with experts if it is difficult to solve the problem on its own
Cel przedmiotuC-2Student is able to use software to characterize data taking into account e. g. statistics
C-1Gaining knowledge about analysis of large scientific datasets using a variety of software and analytical tools
Treści programoweT-W-3Python programming language for modelling purposes
T-W-4Modelling phenomena on basis of kinetic gas theory
T-W-6Design of experiments (DOE)
T-W-1Fundamental of digital data science and analysis
T-W-2Data processing and visualisation
T-W-5Statistical analysis of data science
T-L-1A discovery oriented analysis of scientific datasets - 1st part
T-L-2A discovery oriented analysis of scientific datasets - 2nd part
T-L-3Exploring data technologies
T-L-7Application of Matlab in technical calculation
T-L-5Modelling of ideal gases based on kinetic gas theory
T-L-4Python environment for modelling – exercises
T-L-6Application of Statistica in technical calculation
Metody nauczaniaM-1Lecture
M-2Laboratory
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: activity evaluation
S-1Ocena podsumowująca: passing test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student solves selected issues at a basic level(score => 50%)
3,5
4,0
4,5
5,0