Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Querrying, Data Presentation, Data Visualisation and Reporting

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 223101-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.3 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. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Querrying, Data Presentation, Data Visualisation and Reporting
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Elective courses for QEM - masters
Major courses for AAB - masters
Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-ADA
Punkty ECTS i inne: 3.00 (zmienne w czasie) 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.
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Student should:

1. know and undarstand visualization methods and tools.

2. know and understand methods and tools of visual data exploration.

3. know types of charts and their selection method.

Umiejętności:

Student should be able:

1. gather and prepare data for visualization.

2. to make data visual exploration.

3. build different types of charts : static and dynamic.

4. represent the spatial data.

5. build interactive visualizations.

Kompetencje społeczne:

Student should be able to:

1. communicate topics concerning data presentation and visualization.

2. understand ethical aspects of data presentation and visualization.

Zajęcia w cyklu "Preferencje - Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Zajęcia prowadzącego więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Jarosław Olejniczak
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Zajęcia prowadzącego - Ocena

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Within the subject the following topics will be discussed: methods of data visualisation, visualisation tools, visual data exploration, visualisation of spatial data, building interactive visualisations. Subject contains lectures and practical exercises concerning visual data exploration and building different kind of visualisations.
Pełny opis:

The goal of these classes is to discuss different methods of data visualisation and visual data exploration using different tools.
Literatura:

Literatura podstawowa:

N. Yau, Data points: visualization that means something, Indianapolis, Ind., Wiley, 2013; N.C. Yau, Visualize this the FlowingData guide to design, visualization, and statistics, Indianapolis, Ind. Wiley, 2011; J. Maindonald, Data analysis and graphics using R': an example-based approach, Cambridge UK; New York: Cambridge University Press, 2003.

Literatura uzupełniająca:

N.P.N. Iliinsky, J. Steele, Beautiful visualization: looking at data through the eyes of experts, Beijing u.a.: O'Reilly, 2010; S. Murray, Interactive data visualization for the web: an introduction to designing with D3, Sebastopol, CA: O'Reilly, 2013; T. Segaran, J. Hammerbacher, Beautiful data: the stories behind elegant data solutions, Sebastopol, California etc., O'Reilly, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 50.00%

projekty: 50.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Jarosław Olejniczak
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Within the subject the following topics will be discussed: methods of data visualisation, visualisation tools, visual data exploration, visualisation of spatial data, building interactive visualisations. Subject contains lectures and practical exercises concerning visual data exploration and building different kind of visualisations.
Pełny opis:

The goal of these classes is to discuss different methods of data visualisation and visual data exploration using different tools.
Literatura:

Literatura podstawowa:

N. Yau, Data points: visualization that means something, Indianapolis, Ind., Wiley, 2013; N.C. Yau, Visualize this the FlowingData guide to design, visualization, and statistics, Indianapolis, Ind. Wiley, 2011; J. Maindonald, Data analysis and graphics using R': an example-based approach, Cambridge UK; New York: Cambridge University Press, 2003.

Literatura uzupełniająca:

N.P.N. Iliinsky, J. Steele, Beautiful visualization: looking at data through the eyes of experts, Beijing u.a.: O'Reilly, 2010; S. Murray, Interactive data visualization for the web: an introduction to designing with D3, Sebastopol, CA: O'Reilly, 2013; T. Segaran, J. Hammerbacher, Beautiful data: the stories behind elegant data solutions, Sebastopol, California etc., O'Reilly, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 50.00%

projekty: 50.00%

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

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Within the subject the following topics will be discussed: methods of data visualisation, visualisation tools, visual data exploration, visualisation of spatial data, building interactive visualisations. Subject contains lectures and practical exercises concerning visual data exploration and building different kind of visualisations.
Pełny opis:

The goal of these classes is to discuss different methods of data visualisation and visual data exploration using different tools.
Literatura:

Literatura podstawowa:

N. Yau, Data points: visualization that means something, Indianapolis, Ind., Wiley, 2013; N.C. Yau, Visualize this the FlowingData guide to design, visualization, and statistics, Indianapolis, Ind. Wiley, 2011; J. Maindonald, Data analysis and graphics using R': an example-based approach, Cambridge UK; New York: Cambridge University Press, 2003.

Literatura uzupełniająca:

N.P.N. Iliinsky, J. Steele, Beautiful visualization: looking at data through the eyes of experts, Beijing u.a.: O'Reilly, 2010; S. Murray, Interactive data visualization for the web: an introduction to designing with D3, Sebastopol, CA: O'Reilly, 2013; T. Segaran, J. Hammerbacher, Beautiful data: the stories behind elegant data solutions, Sebastopol, California etc., O'Reilly, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 50.00%

projekty: 50.00%

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

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Jarosław Olejniczak
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Skrócony opis:

Within the subject the following topics will be discussed: methods of data visualisation, visualisation tools, visual data exploration, visualisation of spatial data, building interactive visualisations. Subject contains lectures and practical exercises concerning visual data exploration and building different kind of visualisations.
Pełny opis:

The goal of these classes is to discuss different methods of data visualisation and visual data exploration using different tools.
Literatura:

Literatura podstawowa:

N. Yau, Data points: visualization that means something, Indianapolis, Ind., Wiley, 2013; N.C. Yau, Visualize this the FlowingData guide to design, visualization, and statistics, Indianapolis, Ind. Wiley, 2011; J. Maindonald, Data analysis and graphics using R': an example-based approach, Cambridge UK; New York: Cambridge University Press, 2003.

Literatura uzupełniająca:

N.P.N. Iliinsky, J. Steele, Beautiful visualization: looking at data through the eyes of experts, Beijing u.a.: O'Reilly, 2010; S. Murray, Interactive data visualization for the web: an introduction to designing with D3, Sebastopol, CA: O'Reilly, 2013; T. Segaran, J. Hammerbacher, Beautiful data: the stories behind elegant data solutions, Sebastopol, California etc., O'Reilly, 2009.

Uwagi:

Kryteria oceniania:

ocena z ćwiczeń: 50.00%

projekty: 50.00%
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0