Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw - Central Authentication System
Strona główna

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:
Navigate to timetable
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)
Examination: 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:
Navigate to timetable
Type of class:
Workshops, 15 hours more information
Coordinators: Mirosław Kurkowski, Andrzej Zbrzezny
Group instructors: Mirosław Kurkowski, Andrzej Zbrzezny
Students list: (inaccessible to you)
Examination: graded credit
Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by Cardinal Stefan Wyszynski University in Warsaw.
ul. Dewajtis 5,
01-815 Warszawa
tel: +48 22 561 88 00 https://uksw.edu.pl
contact accessibility statement mapa serwisu USOSweb 7.0.4.0-1 (2024-05-13)