Prowadzony w
cyklu:
2022/23L
Kod ISCED: 0542
Punkty ECTS:
2
Język:
polski
Organizowany przez:
Wydział Filozofii i Nauk Społecznych
Advanced statistics 2401-CS-11-AS-s2uz.
Jeszcze nie wprowadzono opisu dla tego przedmiotu...
Całkowity nakład pracy studenta
(po angielsku) Contact hours with teacher:
- participation in lectures - 15 hrs
- consultations- 15 hrs
Self-study hours:
- preparation for lectures - 15 hrs
- preparation for examination- 15 hrs
Altogether: 60 hrs (2 ECTS)
Efekty uczenia się - wiedza
(po angielsku) Student
W1: is familiar with different data segmentation and visualization methods – K_W08
W2: thorough knowledge of quantitative data analysis – in such fields as modeling, data reduction, data visualization – K_W02, K_W05, K_W08
W3: is well acquainted with the concept of supervised and unsupervised learning approaches used in statistics – K_W07, K_W08
W4: knows how to perform advanced analysis of relationships between studied variables using partial least squares regression and correlation method – K_W06, K_W08
Efekty uczenia się - umiejętności
(po angielsku) Student
U1: is able to design an advanced statistical data analysis pipeline in specialized software (R / SPSS) – K_U01, K_U06, K_U12
U2: can preprocess, classify, and visualize data using supervised and unsupervised algorithm (k-means, hierarchical cluster analysis, decision trees) - K_U01 , K_U09, K_U12
U3: can conduct an analysis of relationship between variables using multivariate correlational and regression approaches (e.g., partial least square correlation / regression) – K_U04, K_U07, K_U12
U4: can perform modeling using SPSS / R software - K_U02, K_U03, K_U12
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne
(po angielsku) Student
K1: understands the need for appropriate data preprocessing and visualization – K_K01
K2: is well prepared to critically analyze data and draw well-informed conclusions – K_K02
K3: is aware of power and limitations of statistical tools – K_K02
K4: while understanding own limitations and strong points, is able to add value to team works in advanced analytical projects - K_K05
Metody dydaktyczne
(po angielsku) Expository teaching methods:
- informative (conventional) lecture
Metody dydaktyczne podające
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
Rodzaj przedmiotu
przedmiot obowiązkowy
Wymagania wstępne
(po angielsku) Basics in quantitative data analysis. Knowledge of basic statistical terms.
Koordynatorzy przedmiotu
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: