Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Business Intelligence:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | |||
Obszary studiów | — | ||
Profil | |||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Business Intelligence | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Inżynierii Systemów Informacyjnych | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Różewski <Przemyslaw.Rozewski@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | |||
ECTS (planowane) | 5,0 | ECTS (formy) | 5,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | SQL basics, basic understanding of business processes |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Understanding key concepts and tools in business intelligence, data analysis, and data visualization. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Dashboard Design in PowerBI: multi data sources integration, DAX, PowerQuery. | 18 |
T-L-2 | Analysis of Data from Multiple Business Perspectives: ETL process design, data quality, visualisation, multidimensional data representation. | 12 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Business Intelligence Concepts | 3 |
T-W-2 | Data Visualization for Analytics and Business Intelligence | 2 |
T-W-3 | Storytelling with Data | 2 |
T-W-4 | BI tools: Microsoft PowerBI, Google Data Studio | 3 |
T-W-5 | Dashboard Design | 3 |
T-W-6 | Business Analytics Fundamentals | 2 |
T-W-7 | Data Warehouse Concept and Achitectures | 3 |
T-W-8 | Extraction, Transformnation and Loading (ETL) process design | 4 |
T-W-9 | Multidimensional Data Representation and Manipulation | 3 |
T-W-10 | Data Engineering | 3 |
T-W-11 | Data Warehouse in Cloud | 2 |
30 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Classes attendance | 30 |
A-L-2 | Homework | 45 |
75 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Lectures attendance | 30 |
A-W-2 | Homework | 20 |
50 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Informative lectures |
M-2 | Cases studies |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena podsumowująca: Project |
S-2 | Ocena podsumowująca: Written exam |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
WM-WI_1-_??_W01 Understanding key concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization | — | — | C-1 | T-W-6, T-W-2 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
WM-WI_1-_??_U01 Be able to effective use Data Visualization and Dashboard tool. | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WI_1-_??_W01 Understanding key concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization | 2,0 | |
3,0 | Understanding the basic concepts in business intelligence, data analysis, and data visualization | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
WM-WI_1-_??_U01 Be able to effective use Data Visualization and Dashboard tool. | 2,0 | |
3,0 | Be able to use with teacher support the Data Visualization and Dashboard tool. | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Literatura podstawowa
- Grossmann, Wilfried, Rinderle-Ma, Stefanie, Fundamentals of Business Intelligence, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2015, DOI: 10.1007/978-3-662-46531-8