Module also offered within study programmes:
General information:
Annual:
2017/2018
Code:
GIP-1-406-s
Name:
-
Faculty of:
Mining and Geoengineering
Study level:
First-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
Mining and Geology
Semester:
4
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr inż. Sukiennik Marta (marta.sukiennik@agh.edu.pl)
Academic teachers:
Module summary

-

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence
M_K001 Student ma świadomość potrzeby aktualizowania swojej wiedzy Activity during classes
Skills
M_U001 Student potrafi tworzyć zaawansowane arkusze kalkulacyjne wykorzystujące funkcje finansowe do obliczania wskaźników ekonomicznych Test
M_U002 Student potrafi tworzyć arkusze kalkulacyjne wykorzystujące dodatek Solver do rozwiązywania problemów wielokryterialnych Test
Knowledge
M_W001 Student zna możliwości korzystania z zaawansowanych funkcji arkusza kalkulacyjnego do obliczeń i ilustrowania wyników z zakresu zarządzania i inżynierii produkcji IP1A_W01, IP1A_W04, IP1A_W11 Completion of laboratory classes,
Execution of laboratory classes
M_W002 Student rozumie zasadę i możliwości stosowania solverów do obliczeń z zakresu optymalizacji problemów wielokryterialnych. Test
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Others
E-learning
Social competence
M_K001 Student ma świadomość potrzeby aktualizowania swojej wiedzy - - + - - - - - - - -
Skills
M_U001 Student potrafi tworzyć zaawansowane arkusze kalkulacyjne wykorzystujące funkcje finansowe do obliczania wskaźników ekonomicznych - - + - - - - - - - -
M_U002 Student potrafi tworzyć arkusze kalkulacyjne wykorzystujące dodatek Solver do rozwiązywania problemów wielokryterialnych - - + - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Student zna możliwości korzystania z zaawansowanych funkcji arkusza kalkulacyjnego do obliczeń i ilustrowania wyników z zakresu zarządzania i inżynierii produkcji - - + - - - - - - - -
M_W002 Student rozumie zasadę i możliwości stosowania solverów do obliczeń z zakresu optymalizacji problemów wielokryterialnych. - - + - - - - - - - -
Module content
Laboratory classes:

1. Importowanie danych zewnętrznych do skoroszytu, łączenie danych z różnych źródeł, grupowanie scenariuszy.
2. Praktyczne wykorzystanie zdefiniowanych funkcji programu MS Excel
3. Tworzeni scenariuszy rozwiązań w MS Excel
4. Tworzenie macierzy marketingowych
5. Prowadzenie obliczeń regresyjnych
6. Analiza danych – wybrane metody

Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 55 h
Module ECTS credits 2 ECTS
Examination or Final test 2 h
Preparation for classes 15 h
Realization of independently performed tasks 15 h
Participation in laboratory classes 18 h
Contact hours 5 h
Additional information
Method of calculating the final grade:

Oceną końcową jest ocena uzyskana na zajęciach laboratoryjnych

Prerequisites and additional requirements:

Znajomość i posługiwanie się programem Excel
Wiedza podstawowa z zakresu zarządzania, ekonomiki i inżynierii produkcji

Recommended literature and teaching resources:

1. Curtis Frye – „Microsoft Office Excel 2003” – Wyd. RM, Warszawa 2004
2. Bernard V. Liengme – „Microsoft Excel w nauce i technice” – Wyd. RM. Warszawa 2002
3. Bernard V. Liengme – „Microsoft Excel w biznesie i zarządzaniu” – Wyd. RM. Warszawa 2002
4. Michael R, Middleton – „Microsoft Excel w analizie danych” – Wyd. RM. Warszawa 2004

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

1. Marta SUKIENNIK, Analiza dyskryminacyjna oraz miękkie techniki obliczeniowe w ocenie stanu finansowego polskich kopalń, Zeszyty Naukowe Uniwersytet Szczeciński nr 760. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia ; 2013 nr 59
2. Marta SUKIENNIK, Analiza możliwości wykorzystania technologii ICT w kopalniach węgla kamiennego —Przegląd Górniczy, 2013 t. 69 nr 4,
3. Marta SUKIENNIK, Business Intelligence – szansa na poprawę kondycji polskiego przemysłu wydobywczego —Zeszyty Naukowe Uniwersytet Szczeciński nr 802. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia ; 2014 nr 65
4. Marta SUKIENNIK, Wykorzystanie narzędzi klasy Business Intelligence do oceny kondycji finansowej polskich kopalń węgla kamiennego, Wiadomości Górnicze , Nr 4, 2014
5. Marta SUKIENNIK Wspomaganie planowania i optymalizacji procesu produkcyjnego w kopalniach węgla kamiennego narzędziami ICT, Przegląd Górniczy 2013 t. 69 nr 9
6. Edyta BRZYCHCZY, Marek KĘSEK, Aneta NAPIERAJ, Marta SUKIENNIK, The use of fuzzy systems in the designing of mining process in hard coal mines (Wykorzystanie systemów rozmytych w projektowaniu procesu wydobywczego w kopalniach węgla kamiennego) Archives of Mining Sciences 014 vol. 59 no. 3
7. Marek KĘSEK, Edyta BRZYCHCZY, Aneta NAPIERAJ, Marta SUKIENNIK, Modelowanie wydobycia zmianowego w wyrobisku ścianowym z wykorzystaniem skierowanych liczb rozmytych, Przegląd Górniczy 2014 t. 70 nr 9
8. Marta SUKIENNIK, Edyta BRZYCHCZY, Marek KĘSEK, Aneta NAPIERAJ, Metoda określania płynności bieżącej w kopalniach węgla kamiennego z wykorzystaniem systemu rozmytego, Przegląd Górniczy 2014 t. 70 nr 9

Additional information:

Zaliczenie zajęć laboratoryjnych powinno być uzyskane w terminie podstawowym.
Dopuszczalny jest jeden termin poprawkowy, pod warunkiem, że student nie opuścił więcej niż 20% zajęć laboratoryjnych.
Obecność na zajęciach laboratoryjnych jest obowiązkowa.
Ewentualna nieobecność na zajęciach laboratoryjnych może być odrobiona podczas zajęć z inną grupą, pod warunkiem, że na zajęciach realizowany jest ten sam zakres oraz jest miejsce przy stanowisku laboratoryjnym lub poprzez napisanie opracowania uzgodnionego z prowadzącym zajęcia.