Wydział Ekonomiczny - Ekonomia (N2)
specjalność: Innowacje w gospodarce
Sylabus przedmiotu Wizualizacja i raportowanie danych w biznesie:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Ekonomia | ||
|---|---|---|---|
| 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
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 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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_W06, E_2A_W01 | — | C-2, C-1 | T-L-1, T-L-5, T-L-3, T-L-8, T-L-11, T-L-10, T-L-4, T-L-2, T-L-6, T-L-7, T-L-9 | M-2, M-1, M-3 | S-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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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-2, C-1 | T-L-5, T-L-8, T-L-11, T-L-10, T-L-2, T-L-6, T-L-7, T-L-9 | M-2, M-1, M-3 | S-1, S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 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-2, C-1 | T-L-1, T-L-5, T-L-3, T-L-8, T-L-11, T-L-10, T-L-4, T-L-2, T-L-6, T-L-7, T-L-9 | M-2, M-1, M-3 | S-1, S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | 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 uczenia się | 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 uczenia się | 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