Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analityka i zarządzanie zbiorami danych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: WF-PS-N-AZZD
Kod Erasmus / ISCED: 14.4 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0313) Psychologia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Analityka i zarządzanie zbiorami danych
Jednostka: Instytut Psychologii
Grupy: Przedmioty obowiązkowe dla V roku, Specjalność psychologia pracy i organizacji
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Poziom przedmiotu:

średnio-zaawansowany

Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się:

PS_W16, PS_K02, PS_K04

Skrócony opis:

Głównym celem przedmiotu będzie przedstawienie studentom sposobów zarządzania i analizowania danych przy użyciu programu Excel oraz Open Office. Przedstawione zostaną praktyczne aspekty pracy z danymi, które są wykorzystywane w szeroko pojętej praktyce biznesowej. Studenci będą również mieli okazję nauczyć się w jaki sposób analizować dane i opracowywać analityczne wskaźniki HR (np. obliczanie retencji, rotacji, frekwencji).

Pełny opis:

W ramach przedmiotu zostaną zrealizowane następujące tematy:

1. Podstawowe założenia projektowania działań analitycznych w HR

2. Typy danych

3. Definicje i zarządzanie bazą danych

4. Filtrowanie i Sortowanie danych w Excelu

5. Efektywne łączenie danych

6. Formuły tekstowe, formuły daty w Excelu

7. Walidacja danych w Excelu

8. Analizowanie danych za pomocą warunków

9. Wyszukiwanie i formuły referencyjne

10. Analizowanie danych poprzez tabele przestawne

11. Liczenie wskaźników HRowych (m.in. frekwencja, rotacja, retencja)

12. Wprowadzenie do wizualizacji danych

13. Efektywne wykorzystanie wykresów danych

Literatura:

Bahuguna, P. C., Srivastava, R., & Tiwari, S. (2023). Human resources analytics: where do we go from here? Benchmarking: An International Journal, ahead-of-print(ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/BIJ-06-2022-0401

Fitz-Enz, J. (2010). The new HR analytics. American Management Association.

Francuz, P., & Mackiewicz, R. (2007). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą: przewodnik po metodologii i statystyce: nie tylko dla psychologów. Wydawnictwo KUL.

Margherita, A. (2022). Human resources analytics: A systematization of research topics and directions for future research. Human Resource Management Review, 32(2), 100795.

Morawiec - Bartosiuk, A. (2022). Liczby w HR. Matematyczne ramy najbardziej ludzkiej części biznesu. Onepress.

Opatha, H. H. D. P. J. (2020). HR analytics: a literature review and new conceptual model. International Journal of Scientific and Research Publications, 10(6), 130–141

Efekty kształcenia i opis ECTS:

Wiedza:

Student po zajęciach potrafi poradzić sobie z definiowaniem problemu badawczego / biznesowego, umie wykorzystywać pokazane techniki przetwarzania danych oraz.

Umiejętności:

Przygotowanie samodzielnej analizy danych oraz zaprezentowanie wniosków w postaci prezentacji.

Postawy:

Student będzie przygotowany do projektowania działań analitycznych w oparciu o Evidenced Based Approach.

Metody i kryteria oceniania:

No ocenę "bdb" należy spełnić poniższe kryteria:

Frekwencja 50%

Test 25% (20 pytań)

Prezentacja case study 25%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-01-31
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia 3, 30 godzin, 20 miejsc więcej informacji
Koordynatorzy: Anna Kokot, Mikołaj Stolarski
Prowadzący grup: Anna Kokot
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Ćwiczenia 3 - Zaliczenie na ocenę
E-Learning:

E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy

Typ przedmiotu:

obowiązkowy

Grupa przedmiotów ogólnouczenianych:

nie dotyczy

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego w Warszawie.
ul. Dewajtis 5,
01-815 Warszawa
tel: +48 22 561 88 00 https://uksw.edu.pl
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.0.4.0-1 (2024-05-13)