Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Cyfrowa analityka danych
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
ZIIE-1-607-n
Wydział:
Zarządzania
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Informatyka i Ekonometria
Semestr:
6
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Niestacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
Gaweł Bartłomiej (bgawel@zarz.agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Wyciąga wnioski w oparciu o wyniki analiz danych IIE1A_W04 Projekt
M_W002 Identyfikuje narzędzia i metody przetwarzania zbiorów danych cyfrowych IIE1A_W07 Projekt
Umiejętności: potrafi
M_U001 Analizuje dane w różnych układach IIE1A_U01 Projekt
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Jest przygotowany do samodzielnej pracy analitycznej i projektowej w przedsiębiorstwach, bankach, jednostkach samorządowych, instytucjach i organizacjach IIE1A_K03 Projekt
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
16 8 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Wyciąga wnioski w oparciu o wyniki analiz danych + - - - - - - - - - -
M_W002 Identyfikuje narzędzia i metody przetwarzania zbiorów danych cyfrowych + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Analizuje dane w różnych układach - - - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Jest przygotowany do samodzielnej pracy analitycznej i projektowej w przedsiębiorstwach, bankach, jednostkach samorządowych, instytucjach i organizacjach - - - + - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 77 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 16 godz
Przygotowanie do zajęć 16 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 25 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 20 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (8h):

1. Podstawowe metody analityczne badania użyteczności.
2. Wdrożenie narzędzi analitycznych do modelowania ruchu klienta na stronach internetowych i w aplikacjach mobilnych.
3. Analiza standardowych miar, raportów dotyczących nawigacji oraz zawartości witryny.
4. Definiowanie celi oraz modułu e-commerce – budowanie celi dla typowych wzorców stron internetowych (sklep, platforma blogowa etc.)
5. Analiza wyszukiwania w witrynie oraz podstawy analizy Google Search Console
6. Budowa segmentów klientów oraz analiza ruchu wielokanałowego, wprowadzenie do modeli atrybucji
7. Budowa testów A/B, analiza statystyczna – proste testy statystyczne, Bootstrap permutation test.
8. Analityka danych social media i wideo.
9. Automatyzacja raportowania danych z wykorzystaniem Google Data Studio/POWER BI.
10. Podstawy działania Google TAG Managera

Ćwiczenia projektowe (8h):

1. Wprowadzenie do testów użyteczności strony internetowej – wywiad pogłębiony, budowanie person, card sorting, prototyping
2. Analiza konkurencji internetowej pod kątem rozwiązań użytecznościowych oraz SEO.
3. Budowa raportów analitycznych z wykorzystaniem Google Analytics.
4. Analiza efektywności kampanii reklamowej z wykorzystaniem analityki internetowej.
5. Testy A/B – podstawy i zasady automatyzacji.
6. Przygotowanie audytu analitycznego strony internetowej.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia projektowe: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena jest średnią z ocen z projektów

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Beasley, Michael. 2014. UX i analiza ruchu w sieci : praktyczny poradnik, Gliwice: Wydawnictwo Helion.
Kaushik, Avinash. 2010. Web analytics 2.0 : świadome rozwijanie witryn internetowych, Gliwice: Wydawnictwo, Helion.
Croll A., Yoskowitz L: Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych, Helion 2014

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak