Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Wizualizacja i raportowanie analiz statystycznych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 138310-D
Kod Erasmus / ISCED: 11.2 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. / (0542) Statystyka Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Wizualizacja i raportowanie analiz statystycznych
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Przedmioty kierunkowe do wyboru SLLD-MIS
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: polski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Student zna podstawy programowania w R. Potrafi rozszerzać swoją wiedzę korzystając z zasobów Internetu.

Student zna podstawowe zasady przygotowywania klarownej prezentacji multimedialnej ilustrującej przeprowadzone analizy danych statystycznych

Student zna podstawowe zasady przygotowywania tekstów naukowych i biznesowych oraz wykorzystywania metod ilościowych do weryfikacji hipotez badawczych

Student zna podstawowe metody statystycznej i ekonometrycznej analizy danych

Umiejętności:

Student potrafi posługiwać się dostępnymi w Internecie mikrodanymi statystycznymi i przeprowadzić podstawowe analizy statystyczne

Student potrafi poprawnie przygotować i wygłosić prezentację przedstawiającą problem badawczy, metodę analizy i wyniki weryfikacji hipotezy

Student potrafi przygotować pracę/raport podsumowujący wyniki badania zachowując jego poprawną strukturę, oraz poprawnie posługując się narzędziami edycji tekstu i bibliografii

Student potrafi przeanalizować dane statystyczne używając poznanych technik statystycznych i ekonometrycznych oraz zinterpretować wyniki

Kompetencje społeczne:

Student jest zdolny do przeprowadzenia analiz i przygotowywania raportu z ważniejszych wyników na potrzeby pracy naukowej lub raportu biznesowego.

Student potrafi wyszukiwać i korzystać z dostępnych mikrodanych na interesujące go tematy oraz posiada orientację dotyczącą sposobów doboru odpowiednich metod do ich analizy.

Student zna podstawowe zasady etyki w pracy analityka

Zajęcia w cyklu "Preferencje - Semestr zimowy 2025/26" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-10-01 - 2026-02-20

Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Zajęcia prowadzącego więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Dawid Majcherek, Maja Rynko
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Zajęcia prowadzącego - Ocena

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2025/26" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-10-01 - 2026-02-20
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:

Programowanie w języku R. Wizualizacja danych. Przygotowanie prezentacji PowerPoint. Przygotowanie raportów biznesowych i naukowych z uwzględnieniem odwoływania się do wyników liczbowych, w tym obliczeń statystycznych i ekonometrycznych.
Pełny opis:

Zapoznanie studentów z dobrymi praktykami dotyczącymi wykorzystywania wizualizacji danych, analiz statystycznych i ekonometrycznych, ich raportowaniu w tekstach naukowych i biznesowych oraz w prezentacjach pptx.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Kopczewska K. (2009), Metody ilościowe w R: aplikacje ekonomiczne i finansowe, Warszawa : CeDeWu.PL Wydawnictwa Fachowe ***********************

Biecek P. (2017), Przewodnik po pakiecie R, Oficyna Wydawnicza GiS.

Biecek P. (2014), Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych

Tufte E. (2001), "The Visual Display of Quantitative Information". **********************

Literatura uzupełniająca:

Venables W. N., Smith D. M., the R Core Team (2016) "An Introduction to R" , https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf *******************

Chang W. (2013) "R Graphics Cookbook", O'Reilly Media.*******

Wickham H. (2016), ggplot2. Elegant Graphics for Data Analysis, Springer.****

Heiss F. (2016), Using R for Introductory Econometrics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

kolokwium: 10.00%

inne: 10.00%

projekty: 80.00%

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

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: Paweł Strzelecki
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Grupy łączone SLLD+NLLP:

D+P
Skrócony opis:

Programowanie w języku R. Wizualizacja danych. Przygotowanie prezentacji PowerPoint. Przygotowanie raportów biznesowych i naukowych z uwzględnieniem odwoływania się do wyników liczbowych, w tym obliczeń statystycznych i ekonometrycznych.
Pełny opis:

Zapoznanie studentów z dobrymi praktykami dotyczącymi wykorzystywania wizualizacji danych, analiz statystycznych i ekonometrycznych, ich raportowaniu w tekstach naukowych i biznesowych oraz w prezentacjach pptx.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Kopczewska K. (2009) 'Metody ilościowe w R: aplikacje ekonomiczne i finansowe", Warszawa : CeDeWu.PL Wydawnictwa Fachowe ***********************

Biecek P. (2017) "Przewodnik po pakiecie R" Oficyna Wydawnicza GiS.

Tufte E. (2001), "The Visual Display of Quantitative Information". **********************

Literatura uzupełniająca:

Venables W. N., Smith D. M., the R Core Team (2016) "An Introduction to R" , https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf *******************

Biecek P. (2014) "Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych". *****

Chang W. (2013) "R Graphics Cookbook", O'Reilly Media.*******

Wickham H. (2016), ggplot2. Elegant Graphics for Data Analysis, Springer.****

Heiss F. (2016), Using R for Introductory Econometrics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

referaty/eseje: 75.00%

ocena z ćwiczeń: 25.00%

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

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: Wojciech Łątkowski, Maja Rynko
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Grupy łączone SLLD+NLLP:

D+P
Skrócony opis:

Programowanie w języku R. Wizualizacja danych. Przygotowanie prezentacji PowerPoint. Przygotowanie raportów biznesowych i naukowych z uwzględnieniem odwoływania się do wyników liczbowych, w tym obliczeń statystycznych i ekonometrycznych.
Pełny opis:

Zapoznanie studentów z dobrymi praktykami dotyczącymi wykorzystywania wizualizacji danych, analiz statystycznych i ekonometrycznych, ich raportowaniu w tekstach naukowych i biznesowych oraz w prezentacjach pptx.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Kopczewska K. (2009) 'Metody ilościowe w R: aplikacje ekonomiczne i finansowe", Warszawa : CeDeWu.PL Wydawnictwa Fachowe ***********************

Biecek P. (2017) "Przewodnik po pakiecie R" Oficyna Wydawnicza GiS.

Tufte E. (2001), "The Visual Display of Quantitative Information". **********************

Literatura uzupełniająca:

Venables W. N., Smith D. M., the R Core Team (2016) "An Introduction to R" , https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf *******************

Biecek P. (2014) "Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych". *****

Chang W. (2013) "R Graphics Cookbook", O'Reilly Media.*******

Wickham H. (2016), ggplot2. Elegant Graphics for Data Analysis, Springer.****

Heiss F. (2016), Using R for Introductory Econometrics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

referaty/eseje: 75.00%

ocena z ćwiczeń: 25.00%

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: Maja Rynko
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Grupy łączone SLLD+NLLP:

D+P
Skrócony opis:

Programowanie w języku R. Wizualizacja danych. Przygotowanie prezentacji PowerPoint. Przygotowanie raportów biznesowych i naukowych z uwzględnieniem odwoływania się do wyników liczbowych, w tym obliczeń statystycznych i ekonometrycznych.
Pełny opis:

Zapoznanie studentów z dobrymi praktykami dotyczącymi wykorzystywania wizualizacji danych, analiz statystycznych i ekonometrycznych, ich raportowaniu w tekstach naukowych i biznesowych oraz w prezentacjach pptx.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Kopczewska K. (2009) 'Metody ilościowe w R: aplikacje ekonomiczne i finansowe", Warszawa : CeDeWu.PL Wydawnictwa Fachowe ***********************

Biecek P. (2017) "Przewodnik po pakiecie R" Oficyna Wydawnicza GiS.

Tufte E. (2001), "The Visual Display of Quantitative Information". **********************

Literatura uzupełniająca:

Venables W. N., Smith D. M., the R Core Team (2016) "An Introduction to R" , https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf *******************

Biecek P. (2014) "Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych". *****

Chang W. (2013) "R Graphics Cookbook", O'Reilly Media.*******

Wickham H. (2016), ggplot2. Elegant Graphics for Data Analysis, Springer.****

Heiss F. (2016), Using R for Introductory Econometrics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

referaty/eseje: 75.00%

ocena z ćwiczeń: 25.00%

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: Maja Rynko
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Laboratorium - Ocena
Grupy łączone SLLD+NLLP:

D+P
Skrócony opis:

Programowanie w języku R. Wizualizacja danych. Przygotowanie prezentacji PowerPoint. Przygotowanie raportów biznesowych i naukowych z uwzględnieniem odwoływania się do wyników liczbowych, w tym obliczeń statystycznych i ekonometrycznych.
Pełny opis:

Zapoznanie studentów z dobrymi praktykami dotyczącymi wykorzystywania wizualizacji danych, analiz statystycznych i ekonometrycznych, ich raportowaniu w tekstach naukowych i biznesowych oraz w prezentacjach pptx.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Kopczewska K. (2009) 'Metody ilościowe w R: aplikacje ekonomiczne i finansowe", Warszawa : CeDeWu.PL Wydawnictwa Fachowe ***********************

Biecek P. (2017) "Przewodnik po pakiecie R" Oficyna Wydawnicza GiS.

Tufte E. (2001), "The Visual Display of Quantitative Information". **********************

Literatura uzupełniająca:

Venables W. N., Smith D. M., the R Core Team (2016) "An Introduction to R" , https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf *******************

Biecek P. (2014) "Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych". *****

Chang W. (2013) "R Graphics Cookbook", O'Reilly Media.*******

Wickham H. (2016), ggplot2. Elegant Graphics for Data Analysis, Springer.****

Heiss F. (2016), Using R for Introductory Econometrics

Uwagi:

Kryteria oceniania:

referaty/eseje: 75.00%

ocena z ćwiczeń: 25.00%
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 7.1.1.0