Wydział Kształtowania Środowiska i Rolnictwa - Ogrodnictwo (S1)
specjalność: Hortiterapia i dekoracje roślinne
Sylabus przedmiotu Analiza danych i modelowanie:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Ogrodnictwo | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Analiza danych i modelowanie | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Agroinżynierii | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Sławomir Stankowski <Slawomir.Stankowski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Marek Bury <Marek.Bury@zut.edu.pl>, Anna Jaroszewska <Anna.Jaroszewska@zut.edu.pl>, Cezary Podsiadło <Cezary.Podsiadlo@zut.edu.pl>, Eleonora Wrzesińska <Eleonora.Wrzesinska@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Wiadomości ze statystyki matematycznej |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Ukształtowanie wiedy z zakresu analizy danych |
C-2 | Nabycie umiejętności z zakresu analizy danych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Analiza przykładów w programach komputerowych | 10 |
10 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | metody pobierania prób, ocena minimalnej wielkości próby | 3 |
T-W-2 | Doświadczenia z czynnikami ilościowymi, analiza wariancji z regresją | 3 |
T-W-3 | Zmienna towarzyszaca, analiza kowariancji | 2 |
T-W-4 | ocena zależności pomiędzy wieloma zmiennymi | 3 |
T-W-5 | Porównania wielokrotne średnich | 3 |
T-W-6 | Transformacje wyników | 2 |
T-W-7 | Zastosowanie testów nieparametrycznych do analizy danych | 4 |
20 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
A-L-2 | Przygotowanie do zaliczenia ćwiczeń | 20 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia wykładów | 40 |
60 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Ćwiczenia audytoryjne |
M-2 | Ćwiczenia laboratoryjne |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Uczestnictwo w zajęciach |
S-2 | Ocena podsumowująca: zaliczenie zajęć |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
OG_1A_B08_W01 Student posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych | OG_1A_W02 | R1A_W01, R1A_W03, R1A_W04, R1A_W06 | InzA_W01, InzA_W02 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
OG_1A_B08_U01 Student potrafi wykorzystywać metody statystyczne do analizy danych | OG_1A_U18 | R1A_U01, R1A_U05 | InzA_U01, InzA_U05, InzA_U08 | C-2 | — | M-2 | 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 | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
OG_1A_B08_K01 Ma świadomość konieszności ciągłego kształcenia się | OG_1A_K01 | R1A_K01, R1A_K03, R1A_K04, R1A_K05, R1A_K06, R1A_K07, R1A_K08 | InzA_K01, InzA_K02 | C-1 | — | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
OG_1A_B08_W01 Student posiada wiedzę z zakresu statystycznej analizy danych | 2,0 | |
3,0 | Posiada wiedzę z zakesu analizy danych | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
OG_1A_B08_U01 Student potrafi wykorzystywać metody statystyczne do analizy danych | 2,0 | |
3,0 | posiada umiejętności analizy danych | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
OG_1A_B08_K01 Ma świadomość konieszności ciągłego kształcenia się | 2,0 | |
3,0 | potrafi wykorzystywać wiedzę | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Trętowski J, Wójcik A.R., Metodyka doświadczeń rolniczych, WSRP Siedlce, Siedlce, 2009
Literatura dodatkowa
- Stanisz A, Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL Tom 2, Statsoft Polska, Kraków, 2007