Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw - Central Authentication System

Introduction to data analysis

General data

Course ID:	WM-I-U2-WDAD
Erasmus code / ISCED:	(unknown) / (9998) Sustainable development The ISCED (International Standard Classification of Education) code has been designed by UNESCO.
Course title:	Introduction to data analysis
Name in Polish:	Wstęp do analizy danych
Organizational unit:	Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw
Course groups:	(in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczelnianych - obszar nauk humanistycznych i społecznych (studia II stopnia) (in Polish) Grupa przedmiotów ogólnouczelnianych - Obszar nauk społecznych (studia II stopnia)
ECTS credit allocation (and other scores):	2.00 Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load.
Language:	Polish
(in Polish) Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się:	information and communication technology
Subject level:	elementary
Learning outcome code/codes:	enter learning outcome code/codes
Preliminary Requirements:	(in Polish) brak
Short description:	(in Polish) Celem kursu jest zapoznanie studenta z metodami oraz rzeczywistymi przykładami analizy danych na podstawie wybranych studiów przypadku.
Full description:	(in Polish) XXI wiek to ocean danych, które stanowią często chaos informacyjny. Analiza danych polega na przetwarzaniu informacji celem wyodrębnienia wartościowej wiedzy, dzięki czemu coraz częściej znajduje zastosowanie w różnych gałęziach biznesu oraz nauki: ścisłych, społecznych, a nawet humanistycznych. Celem kursu jest zapoznanie studenta z metodami oraz rzeczywistymi przykładami analizy danych na podstawie wybranych studiów przypadku.
Bibliography:	(in Polish) 1. Felix Zumstein. Python i Excel. Nowoczesne środowisko do automatyzacji i analizy danych. 2021. Helion 2. Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II. Helion. 2018 3. https://pandas.pydata.org/
Efekty kształcenia i opis ECTS:	(in Polish) Student ma wiedzę w obszarze analizy prostych danych Student zna podstawy matematyczne analizy danych Student potrafi prawidłowo analizować dane Student potrafi prawidłowo opracowywać dane Student rozumie potrzebę analizy danych uzyskanych z wyników pracy zespołowej.
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Do zaliczenia przedmiotu konieczne jest: 1. Wypełnienie dokumentacji projektowej. 2. Obecność na 80% zajęć 3. Wypełnienie Pretestu i zaliczenie Posttestu

Classes in period "Summer semester 2021/22" (past)

Time span:	2022-02-01 - 2022-06-30	Selected timetable range: weekly course term Go to timetable MO TU W TH KON FR
Type of class:	Conversatorium, 15 hours, 10 places more information
Coordinators:	Natalia Górecka, Mirosław Kurkowski
Group instructors:	Tomasz Krzywicki, Agnieszka Zbrzezny
Course homepage:	https://wmp.uksw.edu.pl
Students list:	(inaccessible to you)
Credit:	examination
(in Polish) E-Learning:	(in Polish) E-Learning (pełny kurs)
(in Polish) Opis nakładu pracy studenta w ECTS:	(in Polish) 1 ECTS odpowiada nakładowi 25h pracy studenta, zgodnie z programem studiów oraz pracą własną.
Short description:	(in Polish) Celem kursu jest zapoznanie studenta z metodami oraz rzeczywistymi przykładami analizy danych na podstawie wybranych studiów przypadku.
Full description:	(in Polish) XXI wiek to ocean danych, które stanowią często chaos informacyjny. Analiza danych polega na przetwarzaniu informacji celem wyodrębnienia wartościowej wiedzy, dzięki czemu coraz częściej znajduje zastosowanie w różnych gałęziach biznesu oraz nauki: ścisłych, społecznych, a nawet humanistycznych. Celem kursu jest zapoznanie studenta z metodami oraz rzeczywistymi przykładami analizy danych na podstawie wybranych studiów przypadku.
Bibliography:	(in Polish) 1. Felix Zumstein. Python i Excel. Nowoczesne środowisko do automatyzacji i analizy danych. 2021. Helion 2. Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II. Helion. 2018 3. https://pandas.pydata.org/

Classes in period "Winter semester 2022/23" (past)

Time span:	2022-10-01 - 2023-01-31	Selected timetable range: weekly course term Go to timetable MO WAR WAR TU W TH FR
Type of class:	Workshops, 15 hours more information
Coordinators:	Mirosław Kurkowski, Andrzej Zbrzezny
Group instructors:	Mirosław Kurkowski, Andrzej Zbrzezny
Students list:	(inaccessible to you)
Credit:	graded credit

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw.