Oprogramowanie analiz biznesowych 1100-12-G12-DS-OAB

Pełny opis przedmiotu 1. Omówienie oprogramowania wykorzystywanego do analizy danych, np. KNIME.
2. Wczytywanie danych z różnych źródeł.
3. Transformacja i czyszczenie danych.
4. Eksploracja danych i techniki data mining.
5. Wykorzystanie metod uczenia maszynowego.
6. Przygotowywanie analiz i raportów.
7. Wizualizowanie wyników przeprowadzonych analizy.
8. Automatyzacja procesu tworzenia analiz.
9. Udostępnianie stworzonych raportów i analiz innym użytkownikom.

Całkowity nakład pracy studenta

1. Godziny realizowane z udziałem nauczyciela – 30 godzin ćwiczeń w laboratorium komputerowym 2. Praca indywidualna studenta potrzebna do pomyślnego zaliczenia przedmiotu – 20 godzin 3. Czas wymagany do przygotowania się do uczestnictwa w procesie oceniania – 17.5 godziny 4. Konsultacje ze studentami – 7.5 godziny Razem nakład pracy studenta 75 godzin.

Efekty uczenia się - wiedza

W1: potrafi pozyskiwać, przetwarzać oraz analizować dane gromadzone przez podmioty prowadzące działalność gospodarczą – K_W08. W2: zna i wykorzystuje oprogramowanie przeznaczone do przygotowywania analiz biznesowych – K_W10.

Efekty uczenia się - umiejętności

U1: potrafi podejmować decyzje gospodarcze w oparciu o wcześniej przygotowany analizy – K_U11. U2: posiada umiejętność znajdowania wzorców i zależności w dużych zbiorach danych gospodarczych - K_U12.

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K1: jest gotów do działania i podejmowania wyzwań w środowisku gospodarczym bazując na zdobytej wiedzy – K_K02.

Metody dydaktyczne

ćwiczenia, pogadanka, praca w grupach, wykorzystanie narzędzia do przeprowadzania analiz biznesowych, np. KNIME, rozwiązywanie zadań

Wymagania wstępne

Zaliczenie przedmiotów Technologie informacyjne I i Technologie informacyjne II

Koordynatorzy przedmiotu

Marcin Stawarz

Kryteria oceniania

Końcowe zaliczenie obejmujące:
• wczytanie i przekształcenie danych potrzebnych do przeprowadzenia analizy - W2, U2
• przygotowanie kompletnej analizy danych podmiotu prowadzącego działalność gospodarczą - W1, U1
• prezentacja projektu - U1, U2, K1

Weryfikacja efektów kształcenia:
• W1: ustne zaliczenie +++, projekt i prezentacja ++, bieżące przygotowanie do zajęć i aktywność
• W2: ustne zaliczenie +++, projekt i prezentacja ++, bieżące przygotowanie do zajęć i aktywność
• U1: ustne zaliczenie +++, projekt i prezentacja ++, bieżące przygotowanie do zajęć i aktywność
• U2: ustne zaliczenie +++, projekt i prezentacja ++, bieżące przygotowanie do zajęć i aktywność
• K1: ustne zaliczenie +++, projekt i prezentacja ++, bieżące przygotowanie do zajęć i aktywność

Literatura

• Provost F., Fawcett T., Analiza danych w biznesie. Sztuka podejmowania skutecznych decyzji, Onepress, 2014
• Foreman J. W., Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy, Helion. 2017
• Croll A., Yoskovitz B., Metoda Lean Analytics. Zbuduj sukces startupu w oparciu o analizę danych, Helion, 2014
• De Mauro A., Data Analytics Made Easy, Packt Publishing, 2021
• Witryny internetowe producentów oprogramowania

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 1100-12-G12-DS-OAB w USOSweb