ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 0001/0001 / Wydział Ekonomiczny / Ekonomia 28.09.2023 (N2) / Gospodarka nieruchomościami / Sylabus przedmiotu - Wizualizacja i raportowanie danych w biznesie

Wydział Ekonomiczny - Ekonomia 28.09.2023 (N2)
specjalność: Gospodarka nieruchomościami

Sylabus przedmiotu Wizualizacja i raportowanie danych w biznesie:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów	Ekonomia 28.09.2023
Forma studiów	studia niestacjonarne	Poziom	drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta	magister
Obszary studiów	charakterystyki PRK
Profil	ogólnoakademicki
Moduł	—
Przedmiot	Wizualizacja i raportowanie danych w biznesie
Specjalność	Analityka gospodarcza
Jednostka prowadząca	Katedra Zastosowań Matematyki w Ekonomii
Nauczyciel odpowiedzialny	Henryk Marjak <Henryk.Marjak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane)	2,0	ECTS (formy)	2,0
Forma zaliczenia	zaliczenie	Język	polski
Blok obieralny	—	Grupa obieralna	—

Formy dydaktyczne

Forma dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
laboratoria	L	1	16	2,0	1,00	zaliczenie

Wymagania wstępne

KOD	Wymaganie wstępne
W-1	Student posiada wiedzę i umiejętności w zakresie zgodnym z programem przedmiotu „Technologie informacyjne” S1

Cele przedmiotu

KOD	Cel modułu/przedmiotu
C-1	Zapoznanie studentów z problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
C-2	Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie	1
T-L-2	Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym	1
T-L-3	Obiekt gospodarczy i system informacyjny	1
T-L-4	Ogólna architektura systemów Business Intelligence	1
T-L-5	Interaktywne przetwarzanie analityczne	2
T-L-6	Gromadzenie i preprocesing danych	2
T-L-7	Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów	2
T-L-8	Elementy eksploracji danych	1
T-L-9	Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny	2
T-L-10	Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI	2
T-L-11	Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające	1
		16

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	16
A-L-2	Przygotowanie do zajęć	8
A-L-3	Wykonanie bieżących zadań	12
A-L-4	Przygotowanie do kolokwium	6
A-L-5	Wykonanie projektów	8
		50

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KOD	Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1	Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
M-2	Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
M-3	Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence

Sposoby oceny

KOD	Sposób oceny
S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_2A_D1/1.1_W01 Student zna i rozumie tematykę związaną z przetwarzaniem, analizą i modelowaniem danych i informacji oraz funkcjonalnością systemów informatycznych w biznesie	E_2A_W01, E_2A_W06	—	C-1, C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_2A_D1/1.1_U01 Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych	E_2A_U03, E_2A_U12	—	C-1, C-2	T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11, T-L-2	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób oceny
E_2A_D1/1.1_K01 Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych	E_2A_K02, E_2A_K04	—	C-1, C-2	T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-10, T-L-11	M-1, M-2, M-3	S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_2A_D1/1.1_W01 Student zna i rozumie tematykę związaną z przetwarzaniem, analizą i modelowaniem danych i informacji oraz funkcjonalnością systemów informatycznych w biznesie	2,0
	3,0	Student zna i rozumie pojęcia dotyczące przetwarzania, analizy imodelowania danych oraz funkcjonalności systemów informatycznych w biznesie w stopniu dostatecznym
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_2A_D1/1.1_U01 Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych	2,0
	3,0	Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium oceny
E_2A_D1/1.1_K01 Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych	2,0
	3,0	Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Literatura podstawowa

Arkadiusz Januszewski, Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania. Systemy Business Intelligence. Tom 2, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2020
Jerzy Kisielnicki, Systemy informatyczne zarządzania, Placet, Warszawa, 2013

Literatura dodatkowa

Gil Raviv, Power Query w Excelu i Power BI. Zbieranie i przekształcanie danych, Helion, Warszawa, 2020
Devin Knight, Brian Knight, Mitchell Pearson, Manuel Quintana, Microsoft Power BI Quick Start Guide, Packt, 2018
Materiały dostępne w ramach projektu Microsoft Learn for Education – moduł dotyczący Power BI

Treści programowe - laboratoria

KOD	Treść programowa	Godziny
T-L-1	Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie	1
T-L-2	Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym	1
T-L-3	Obiekt gospodarczy i system informacyjny	1
T-L-4	Ogólna architektura systemów Business Intelligence	1
T-L-5	Interaktywne przetwarzanie analityczne	2
T-L-6	Gromadzenie i preprocesing danych	2
T-L-7	Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów	2
T-L-8	Elementy eksploracji danych	1
T-L-9	Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny	2
T-L-10	Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI	2
T-L-11	Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające	1
		16

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	uczestnictwo w zajęciach	16
A-L-2	Przygotowanie do zajęć	8
A-L-3	Wykonanie bieżących zadań	12
A-L-4	Przygotowanie do kolokwium	6
A-L-5	Wykonanie projektów	8
		50

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_2A_D1/1.1_W01	Student zna i rozumie tematykę związaną z przetwarzaniem, analizą i modelowaniem danych i informacji oraz funkcjonalnością systemów informatycznych w biznesie
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_W01	Zna i rozumie w pogłębionym stopniu fakty i zjawiska gospodarcze i społeczne oraz teorie wyjaśniające złożone zależności między nimi stanowiące zaawansowaną wiedzę ogólną z dyscypliny ekonomia i finanse oraz wybrane zagadnienia z zakresu zaawansowanej wiedzy szczegółowej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_W06	Zna i rozumie w pogłębionym stopniu metody gromadzenia, przetwarzania, interpretacji i prezentacji danych oraz modelowania zjawisk i procesów społeczno-gospodarczych, a w szczególności metody ilościowe (w tym wnioskowanie statystyczne, ekonometrię i prognozowanie procesów ekonomicznych) oraz metody analizy ekonomiczno-finansowej
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
Cel przedmiotu	C-2	Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej
Treści programowe	T-L-1	Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie
	T-L-2	Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym
	T-L-3	Obiekt gospodarczy i system informacyjny
	T-L-4	Ogólna architektura systemów Business Intelligence
	T-L-5	Interaktywne przetwarzanie analityczne
	T-L-6	Gromadzenie i preprocesing danych
	T-L-7	Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów
	T-L-8	Elementy eksploracji danych
	T-L-9	Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny
	T-L-10	Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI
	T-L-11	Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające
Metody nauczania	M-1	Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
	M-2	Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
	M-3	Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student zna i rozumie pojęcia dotyczące przetwarzania, analizy imodelowania danych oraz funkcjonalności systemów informatycznych w biznesie w stopniu dostatecznym
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_2A_D1/1.1_U01	Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_U03	Potrafi dobrać i stosować właściwe metody i narzędzia, w tym zaawansowane techniki informacyjno-komunikacyjne do analizowania, prognozowania i modelowania procesów i zjawisk ekonomicznych oraz rozwiązywania problemów gospodarczych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_U12	Potrafi współdziałać z innymi osobami w ramach prac zespołowych przyjmując różne, w tym kierownicze role
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
Cel przedmiotu	C-2	Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej
Treści programowe	T-L-5	Interaktywne przetwarzanie analityczne
	T-L-6	Gromadzenie i preprocesing danych
	T-L-7	Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów
	T-L-8	Elementy eksploracji danych
	T-L-9	Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny
	T-L-10	Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI
	T-L-11	Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające
	T-L-2	Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym
Metody nauczania	M-1	Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
	M-2	Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
	M-3	Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student potrafi dobrać i zastosować odpowiednie do typu problemu narzędzia i metody zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	E_2A_D1/1.1_K01	Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_K02	Jest gotów do uznawania znaczenia wiedzy z zakresu ekonomii i finansów w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych, a w przypadku trudności z ich rozwiązaniem jest gotów do korzystania z opinii ekspertów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	E_2A_K04	Jest gotów do myślenia i rozwiązywania problemów w sposób kreatywny i przedsiębiorczy
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z problematyką dotyczącą systemów informacyjnych w biznesie oraz rodzajami i generacjami systemów informatycznych
Cel przedmiotu	C-2	Opanowanie przez studentów (indywidualnie i/lub w grupie) umiejętności stosowania zaawansowanych narzędzi analitycznych i technologii informacyjnych do przetwarzania, analizy, wizualizacji i modelowania danych w praktyce gospodarczej
Treści programowe	T-L-1	Dane, informacja i jej znaczenie w biznesie
	T-L-2	Podstawowe funkcjonalności analityczne i podstawy analizy danych w arkuszu kalkulacyjnym
	T-L-3	Obiekt gospodarczy i system informacyjny
	T-L-4	Ogólna architektura systemów Business Intelligence
	T-L-5	Interaktywne przetwarzanie analityczne
	T-L-6	Gromadzenie i preprocesing danych
	T-L-7	Wizualizacja danych za pomocą wybranych form: kart, wykresów kolumnowych, liniowych, kołowych, własnych, kartogramów
	T-L-8	Elementy eksploracji danych
	T-L-9	Tworzenie kokpitów menedżerskich – prezentacja i współdzielenie jako zasób organizacji lub zasób publiczny
	T-L-10	Modelowanie danych z wykorzystaniem wybranych narzędzi BI
	T-L-11	Prezentacja wyników realizacji projektu oraz kolokwium sprawdzające
Metody nauczania	M-1	Metoda problemowa / Wykład konwersatoryjny
	M-2	Metody praktyczne / Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
	M-3	Metody praktyczne / Metoda projektów z wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego oraz dostępnych narzędzi Business Intelligence
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena aktywności uczestnictwa studentów w zajęciach, polegająca na weryfikacji zaangażowania w realizację wyznaczonych zadań bieżących i testów formujących .
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne z ćwiczeń laboratoryjnych: kolokwium sprawdzające, zadania do rozwiązania i projekty do wykonania
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0
	3,0	Student jest gotów do twórczego i przedsiębiorczego rozwiązywania problemów dotyczących zagadnień wyboru metod i narzędzi zaawansowanych analiz danych w stopniu dostatecznym
	3,5
	4,0
	4,5
	5,0