Analiza danych 2751-PL-S2-AD

Tematyka zajęć (5 spotkań po 3 godz.)

Zajęcia 1
Źródła danych w naukach o polityce: wiarygodność, etyka, dokumentacja (mapowanie ekosystemu danych, metadane, licencje, RODO/etyka badań, analiza wiarygodności źródeł)

Zajęcia 2
Analiza i przetwarzanie danych ilościowych (metody, narzędzia statystyczne i oprogramowanie)

Zajęcia 3
Analiza i przetwarzanie danych jakościowych (metody, narzędzia analityczne i przykładowe studia przypadku)

Zajęcia 4
Syntetyczna prezentacja wyników (dobre praktyki wizualizacji i wystąpień analitycznych, manipulacja i inspiracja)

Zajęcia 5
Prezentacja projektów zaliczeniowych z komentarzem

Całkowity nakład pracy studenta

Łącznie 2 punkty ECTS 1.Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (1,2 ECTS): a. Zajęcia dydaktyczne: 15 godz. b. Czas wymagany na przeprowadzenie konsultacji bezpośrednich, online i korespondencji mailowej z prowadzącym zajęcia: 10 godz. c. Czas wymagany na zapoznanie się z wynikami zadań zaliczeniowych wykonywanych na zajęciach i odsyłanych na ich koniec + omówienie indywidualnej pracy zaliczeniowej (omawianie prac zaliczeniowych): 5 godz. 2.Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu (0.75 ECTS): a. Zapoznanie się z instrukcjami programów wykorzystywanych na zajęciach: 2 godz. b. Czas wymagany do przygotowanie pracy zaliczeniowej: 8 godz. c. Zapoznanie się z literaturą: 10 godz. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- łącznie 30 + 20 = 50 godzin

Efekty uczenia się - wiedza

- Student ma pogłębioną wiedzę dotyczącą źródeł informacji (K_W01) - Student zna metody analityczne (K_W02) - Student posiada wiedzę o potencjale i ograniczeniach danych ilościowych i ilościowych (K_W04)

Efekty uczenia się - umiejętności

- Student identyfikuje, interpretuje i wyjaśnia problemy analityczne (K_U01) - Student stosuje metody i narzędzia do analizy danych ilościowych i jakościowych (K_U02) - Student potrafi samodzielnie zaplanować i zrealizować wielowątkową analizę wybranego problemu (K_U03) - Student świadomie i krytycznie odczytuje teksty naukowe w tym obcojęzyczne (K_U04) - Student potrafi zarządzać i przydzielać role w zespole (K_U05)

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

- Student jest gotów do zdobywania danych i ich weryfikacji (K_K01) - Student krytycznie ocenia informacje oraz dane ilościowe i jakościowe (K_K02) - Student stosuje się do zaleceń przestrzegania prawa autorskiego przy przygotowaniu projektu zaliczeniowego (K_K04) - Student jest gotów do wykorzystania metod i narzędzi, w tym z zakresu analizy narracji i statystyki opisowej, do analizy złożonych problemów społecznych i politycznych (K_K05)

Metody dydaktyczne

Stosowane podczas zajęć metody dydaktyczne mają na celu aktywny udział studentów w zajęciach oraz kreatywne przygotowanie i przestawienie projektów zaliczeniowych.

Metody dydaktyczne eksponujące

- pokaz

Metody dydaktyczne podające

- pogadanka
- opis
- opowiadanie

Metody dydaktyczne poszukujące

- panelowa
- studium przypadku
- ćwiczeniowa
- giełda pomysłów
- projektu

Rodzaj przedmiotu

przedmiot obligatoryjny

Wymagania wstępne

- Podstawowa wiedza z zakresu metod i narzędzi analizy danych jakościowych i ilościowych, w tym podstawy statystyki opisowej - Umiejętność syntetycznego formułowania wypowiedzi pisemnej i ustnej - Umiejętność krytycznego przeszukiwania i weryfikowania otwartych źródeł informacji

Koordynatorzy przedmiotu

Joanna Piechowiak

Kryteria oceniania

Ocena zależy od uzyskanej liczby punktów:

45-50 pkt (bardzo dobra - 5)
40-45 pkt (dobra plus - 4+)
35-40 pkt (dobra - 4)
30-35 pkt (dostateczna plus - 3+)
25-30 pkt (dostateczna - 3)

Praca w zespołach - 40 pkt
20 pkt - praca zaliczeniowa pisemna (kryteria: dobór tematu - 5 pkt, dobór źdódeł i weryfikacja ich wiarygodności - 5 pkt, dobór metod analitycznych - 5 pkt, syntetyczne przedstawienie wyników - 5 pkt)
20 pkt - prezentacja pracy zaliczeniowej (kryteria: konstrukcja wypowiedzi - 5 pkt, dyscyplina czasowa - 5 pkt, dobór metod prezentacji - 5 pkt, retoryka - 5 pkt)

Praca indywidualna - 10 pkt
aktywny udział w zajęciach - 5 x 2 pkt

Literatura

Babbie, E. (2013). Podstawy badań społecznych (W. Betkiewicz i in., tłum.). Wydawnictwo Naukowe PWN.
Nowak, S. (2012). Metodologia badań społecznych. Wydawnictwo Naukowe PWN.
Naukowa
Silverman, D. (2012). Interpretacja danych jakościowych: Metody analizy rozmowy, tekstu i interakcji (M. Głowacka-Grajper & J. Ostrowska, tłum.). Wydawnictwo Naukowe PWN.
McKinney, W. (2023). Python w analizie danych: Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter (Wyd. 3). Helion.
Nussbaumer Knaflic, C. (2019). Storytelling danych: Poradnik wizualizacji danych dla profesjonalistów (K. Krzyżanowski, tłum.). Onepress.
Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2020). Regression and other stories. Cambridge University Press.
Grimmer, J., Roberts, M. E., & Stewart, B. M. (2022). Text as data: A new framework for machine learning and the social sciences. Princeton University Press.

Więcej informacji

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

Strona przedmiotu 2751-PL-S2-AD w USOSweb