Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Szkoła Doktorska - ZUT Doctoral School

Sylabus przedmiotu Statistics for scientist:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów ZUT Doctoral School
Forma studiów studia stacjonarne Poziom
Stopnień naukowy absolwenta doktor
Obszary studiów charakterystyki PRK
Profil
Moduł —
Przedmiot Statistics for scientist
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 1,5 ECTS (formy) 1,5
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW1 10 1,00,70zaliczenie
projektyP1 6 0,50,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa wiedza i umiejętniości z zakresu programowania.
W-2Podstawy statystyki.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1The objective of this course is to provide an understanding for the PhD student on statistical concepts to include measurements of location and dispersion, probability, probability distributions, sampling,estimation, hypothesis testing, regression, and correlation analysis, multiple regression

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Tasks closely related to the theory presented to PhD dissertation, detailed discussion of solved tasks6
6
wykłady
T-W-1Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions).2
T-W-2Estimators, the maximum likelihood method, inferential statistics , (hypothesis testing, procedura, false positive and negative, power analysis, design of experiment)2
T-W-3Selected data analysis tasks: data summarization, preprocessing methods, principal component analysis, classification and regression models, time series2
T-W-4introduction to R: key ingredients, data storage, downlloading, dataframe object, related objects3
T-W-5Statistical methods and models and machine learning in R and Python (numpy, scipy, pandas, scikit-learn)1
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1classes participation6
A-P-2PhD students own work9
15
wykłady
A-W-1lecture participation10
A-W-2Test1
A-W-3PhD own work18
29

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1lecture with computer presentation
M-2solving practical tasks

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: classes: practical examination at the computer
S-2Ocena podsumowująca: test

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_A03_W01
PhD students know the meaning of descriptive statistics and their applications in other sciences. PhD students know how to use descriptive statistics methods in a making of analysis the data.		ISDE_4-_W02, ISDE_4-_W05—C-1T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-P-1, T-W-1, T-W-3M-1S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_A03_U01
PhD students are able to formulate the aim, the subject and the range of the statistics and present the results of the research;		ISDE_4-_U04—C-1T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-P-1, T-W-3M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
ISDE_4-_A03_K01
PHD students understand the need of the further education and the developing of their skills and are able to define the priorities properly.		ISDE_4-_K01—C-1T-W-4, T-W-2, T-W-5, T-P-1M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_A03_W01
PhD students know the meaning of descriptive statistics and their applications in other sciences. PhD students know how to use descriptive statistics methods in a making of analysis the data.		2,0
3,0Znajomość podstawych metod statystycznych oraz praktyczna umiejętność posługiwania sie wybranym pakietem obliczeniowym wspomagajacym analizę danych (R, Python lub Matlab).
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_A03_U01
PhD students are able to formulate the aim, the subject and the range of the statistics and present the results of the research;		2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
ISDE_4-_A03_K01
PHD students understand the need of the further education and the developing of their skills and are able to define the priorities properly.		2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. W. N. Venables and B. D. Ripley, Modern Applied Statistics with S, Springer, 2002
  2. Michael J. Crawley, The R Book, Wiley, 2012, 2

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Tasks closely related to the theory presented to PhD dissertation, detailed discussion of solved tasks6
6

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions).2
T-W-2Estimators, the maximum likelihood method, inferential statistics , (hypothesis testing, procedura, false positive and negative, power analysis, design of experiment)2
T-W-3Selected data analysis tasks: data summarization, preprocessing methods, principal component analysis, classification and regression models, time series2
T-W-4introduction to R: key ingredients, data storage, downlloading, dataframe object, related objects3
T-W-5Statistical methods and models and machine learning in R and Python (numpy, scipy, pandas, scikit-learn)1
10

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1classes participation6
A-P-2PhD students own work9
15
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1lecture participation10
A-W-2Test1
A-W-3PhD own work18
29
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_A03_W01PhD students know the meaning of descriptive statistics and their applications in other sciences. PhD students know how to use descriptive statistics methods in a making of analysis the data.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_W02They have extended, theory-based knowledge relating to the represented field and discipline and detailed knowledge at an advanced level in the area of scientific research ,methodology of scientific work, preparation of publications and presentations of research results and the principle of dissemination of the results of scientific work, including open access mode.
ISDE_4-_W05They have knowledge of the commercialisation of research results, including the methods of putting research results into practice, existing paths of innovation implementation, criteria and methods for evaluating innovative projects and the financing of research results.
Cel przedmiotuC-1The objective of this course is to provide an understanding for the PhD student on statistical concepts to include measurements of location and dispersion, probability, probability distributions, sampling,estimation, hypothesis testing, regression, and correlation analysis, multiple regression
Treści programoweT-W-4introduction to R: key ingredients, data storage, downlloading, dataframe object, related objects
T-W-2Estimators, the maximum likelihood method, inferential statistics , (hypothesis testing, procedura, false positive and negative, power analysis, design of experiment)
T-W-5Statistical methods and models and machine learning in R and Python (numpy, scipy, pandas, scikit-learn)
T-P-1Tasks closely related to the theory presented to PhD dissertation, detailed discussion of solved tasks
T-W-1Probability theory: definitions, random variables, operations on random variables (arithmetic operations, min, max, conditional random variables, dependence and correlarions).
T-W-3Selected data analysis tasks: data summarization, preprocessing methods, principal component analysis, classification and regression models, time series
Metody nauczaniaM-1lecture with computer presentation
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: classes: practical examination at the computer
S-2Ocena podsumowująca: test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Znajomość podstawych metod statystycznych oraz praktyczna umiejętność posługiwania sie wybranym pakietem obliczeniowym wspomagajacym analizę danych (R, Python lub Matlab).
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_A03_U01PhD students are able to formulate the aim, the subject and the range of the statistics and present the results of the research;
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_U04They can use their knowledge to identify, formulate and solve complex problems in an innovative way in the represented field or discipline by:- defining the purpose and object of research and formulating research hypotheses,- proposing methods, techniques and research tools for solving the research problem, they can infer, critically analyse and evaluate research results and transfer them to the economic and social spheres.
Cel przedmiotuC-1The objective of this course is to provide an understanding for the PhD student on statistical concepts to include measurements of location and dispersion, probability, probability distributions, sampling,estimation, hypothesis testing, regression, and correlation analysis, multiple regression
Treści programoweT-W-4introduction to R: key ingredients, data storage, downlloading, dataframe object, related objects
T-W-2Estimators, the maximum likelihood method, inferential statistics , (hypothesis testing, procedura, false positive and negative, power analysis, design of experiment)
T-W-5Statistical methods and models and machine learning in R and Python (numpy, scipy, pandas, scikit-learn)
T-P-1Tasks closely related to the theory presented to PhD dissertation, detailed discussion of solved tasks
T-W-3Selected data analysis tasks: data summarization, preprocessing methods, principal component analysis, classification and regression models, time series
Metody nauczaniaM-1lecture with computer presentation
M-2solving practical tasks
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: classes: practical examination at the computer
S-2Ocena podsumowująca: test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięISDE_4-_A03_K01PHD students understand the need of the further education and the developing of their skills and are able to define the priorities properly.
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyISDE_4-_K01They understand the necessity and are prepared to critically analyse the achieved scientific output and the contribution of the results of their own research activity to the development of the represented field and discipline.
Cel przedmiotuC-1The objective of this course is to provide an understanding for the PhD student on statistical concepts to include measurements of location and dispersion, probability, probability distributions, sampling,estimation, hypothesis testing, regression, and correlation analysis, multiple regression
Treści programoweT-W-4introduction to R: key ingredients, data storage, downlloading, dataframe object, related objects
T-W-2Estimators, the maximum likelihood method, inferential statistics , (hypothesis testing, procedura, false positive and negative, power analysis, design of experiment)
T-W-5Statistical methods and models and machine learning in R and Python (numpy, scipy, pandas, scikit-learn)
T-P-1Tasks closely related to the theory presented to PhD dissertation, detailed discussion of solved tasks
Metody nauczaniaM-1lecture with computer presentation
M-2solving practical tasks
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: classes: practical examination at the computer
S-2Ocena podsumowująca: test
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant umie używać narzędzia analizy danych do rozwiazywania praktycznych zadań analizy danych.
3,5
4,0
4,5
5,0