Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Wybrane metody analizy danych
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
ZZIP-1-703-s
Wydział:
Zarządzania
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Zarządzanie i Inżynieria Produkcji
Semestr:
7
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Prowadzący moduł:
dr hab. inż. Ginda Grzegorz (gginda@zarz.agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Moduł poświęcono podstawom teoretycznym i zastosowaniom wybranych narzędzi analizy danych – szeregów czasowych i analizie skupień.

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 Dysponuje wiedzą na temat podstawowych zasad korzystania z szeregów czasowych oraz analizy skupień. ZIP1A_W03, ZIP1A_W02 Kolokwium
M_W002 Posiada wiedzę na temat istoty modelowania szeregów czasowych oraz analizy skupień. ZIP1A_W04 Kolokwium
M_W003 Posiada wiedzę dotyczącą zasad stosowania szeregów czasowych oraz analizy skupień. ZIP1A_W05 Kolokwium
Umiejętności: potrafi
M_U001 Potrafi dobrać i właściwie zastosować odpowiednie narzędzia do modelowania szeregów czasowych oraz analizy skupień. ZIP1A_U03, ZIP1A_U01 Wykonanie projektu
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Potrafi angażować się w dyskusję w grupie, jak również z prowadzącym. Potrafi formułować swoje argumenty ZIP1A_K02 Aktywność na zajęciach
M_K002 Jest gotowy do twórczej współpracy w ramach zespołu korzystającego z modelowania szeregów czasowych oraz analizy skupień do analizy danych. ZIP1A_K02 Wykonanie projektu
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
30 15 0 0 0 0 0 0 0 15 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 Dysponuje wiedzą na temat podstawowych zasad korzystania z szeregów czasowych oraz analizy skupień. + - - - - - - - - - -
M_W002 Posiada wiedzę na temat istoty modelowania szeregów czasowych oraz analizy skupień. + - - - - - - - - - -
M_W003 Posiada wiedzę dotyczącą zasad stosowania szeregów czasowych oraz analizy skupień. + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi dobrać i właściwie zastosować odpowiednie narzędzia do modelowania szeregów czasowych oraz analizy skupień. - - - - - - - - + - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Potrafi angażować się w dyskusję w grupie, jak również z prowadzącym. Potrafi formułować swoje argumenty - - - - - - - - + - -
M_K002 Jest gotowy do twórczej współpracy w ramach zespołu korzystającego z modelowania szeregów czasowych oraz analizy skupień do analizy danych. - - - - - - - - + - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 75 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 godz
Przygotowanie do zajęć 15 godz
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 30 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (15h):
  1. Zapoznanie z zasadami uczestnictwa w zajęciach i zaliczania modułu

    Zajęcia wprowadzające w tematykę modułu.

  2. Pojęcie szeregu czasowego i jego składowe.

    Przedstawienie budowy szeregu czasowego.

  3. Analiza szeregów czasowych

    Określenie przeznaczenia analizy szeregów czasowych. Przedstawienie metod analizy szeregów czasowych.

  4. Modelowanie szeregóœ czasowych

    Przedstawienie celów oraz zasad modelowania szeregów czasowych.

  5. Zastosowania modeli szeregów czasowych

    Przedstawienie wybranych możliwości stosowania modelowania szeregów czasowych. Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych.

  6. Charakterystyka i przeznaczenie analizy skupień.

    Omówienie przeznaczenia i ogólnych zasad stosowania analizy skupień. Przedstawienie rodzajów metod analizy skupień.

  7. Metody taksonomii numerycznej

    Zaprezentowanie grupy metod taksonomii numerycznej oraz ich wybranych przedstawicieli

  8. Metody symbolicznej klasyfikacji danych

    Przedstawienie grupy metod symbolicznej klasyfikacji danych oraz ich wybranych przedstawicieli.

  9. Zastosowania metod analizy skupień

    Przykłady prostych i złożonych zastosowań analizy skupień.

Zajęcia warsztatowe (15h):
  1. Wyjaśnienie celu i przedstawienie zasad odbywania i zaliczania zajęć

    Zajęcia wprowadzające w tematykę ćwiczeń projektowych.

  2. Praktyczne zastosowanie modeli szeregów czasowych i analizy skupień

    Przydzielenie tematów ćwiczeń projektowych związanych z wykorzystaniem szeregów czasowych oraz analizy skupień. Systematyczne opracowywanie przydzielonych tematów.

  3. Podsumowanie i zaliczenie ćwiczeń

    Zajęcia podsumowujące ćwiczenia projektowe.

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.
  • Zajęcia warsztatowe: Nie określono
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Zaliczenie ćwiczeń projektowych na podstawie przygotowania do zajęć, aktywności na zajęciach i
opracowań ćwiczeń.
Zaliczenie końcowe modułu na podstawie sprawdzianu wiedzy.
Do zaliczenia można przystąpić dopiero po uzyskaniu pozytywnej oceny z ćwiczeń projektowych.
W przypadku nie zaliczenia sprawdzianu wiedzy w podstawowym terminie, student, który uzyskał
pozytywną ocenę z ćwiczeń projektowych może przystąpić do także do zaliczenia w sprawdzianu w
terminie poprawkowym.

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.
  • Zajęcia warsztatowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Nie określono
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa stanowi średnią z ocen uzyskanych ze sprawdzianu wiedzy oraz ćwiczeń projektowych.

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

Ustalane indywidualnie z prowadzącym zajęcia.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

Nie podano wymagań wstępnych lub dodatkowych.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Adam Zagdański, Artur Suchwałko: Analiza i prognozowanie szeregów czasowych. WN PWN, Warszawa 2016.
Maria Kolenda: Taksonomia numeryczna. Klasyfikacja, porządkowanie i analiza obiektów wielocechowych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2006.
Eugeniusz Gatnar; Symboliczne metody klasyfikacji danych. WN PWN, Warszawa 1998.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Grzegorz Ginda, Weronika Ciężadlik: Prognozowanie w przedsiębiorstwie z wykorzystaniem szeregów czasowych. [W:] Joanna Kulczycka, Grzegorz Ginda (red. nauk.) Elementy zarządzania w zrównoważonym rozwoju i gospodarce o obiegu zamkniętym, Wydawnictwo IGSMiE PAN, Kraków 2018, s.59-70.
Mirosław Dytczak, Grzegorz Ginda: Common input data structure for multiple MADA methods application for objects evaluation in civil engineering. [W:] 10th International Conference Modern Building Materials, Structures and Techniques, s.399-402.

Informacje dodatkowe:

Brak