Podstawy programowania w metodach ilościowych
Informacje ogólne
| Kod przedmiotu: | 229070-D |
| Kod Erasmus / ISCED: |
11.3
|
| Nazwa przedmiotu: | Podstawy programowania w metodach ilościowych |
| Jednostka: | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie |
| Grupy: |
Przedmioty obowiązkowe na programie SMMD-MIS |
| Punkty ECTS i inne: |
4.50 (zmienne w czasie)
|
| Język prowadzenia: | polski |
| Efekty uczenia się: |
Wiedza: Student powinien być w stanie zdefiniować i opisać sytuację problemową. Student powinien być w stanie zaprojektować właściwe rozwiązanie. Student powinien być w stanie porównać zaproponowane rozwiązanie z alternatywnymi. Umiejętności: Student powinien umieć opracować algorytm rozwiązania problemu i zakodować algorytm w wybranym języku programowania. Student powinien umieć skompilować program, uruchomić program i wyeliminować błędy składniowe. Student powinien umieć przetestować program, eliminując błędy logiczne, napisać dokumentację oraz oszacować złożoność obliczeniową programu. Kompetencje społeczne: W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie postawę zorientowania na wykonanie zadania oraz kreatywności w opracowywaniu rozwiązania. W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie postawę dbałości o szczegóły a także opanuje zdolność do wykonania pracy w warunkach niedostatku czasu. |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2025/26" (jeszcze nie rozpoczęty)
| Okres: | 2026-02-21 - 2026-09-30 |
 
PN WT ŚR CZ PT |
| Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
| Koordynatorzy: | (brak danych) | |
| Prowadzący grup: | (brak danych) | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
| Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest nauczenie podstaw programowania studentów kierunków ilościowych. W ramach przedmiotu oprócz podstawowej wiedzy i umiejętności dotyczących tworzenia programów, dobrych praktyk pisania kodu i algorytmiki, studenci powinni zapoznać się z podstawami najbardziej popularnych w obszarze ilościowym języków programowania: Python i R. |
|
| Pełny opis: |
... |
|
| Literatura: |
Literatura podstawowa: The Coder's Apprentice, Learning Programming with Python 3, Pieter Spronck, http://spronck.net/pythonbook/pythonbook.pdf, https://en.wikibooks.org/wiki/Non-Programmer%27s_Tutorial_for_Python_3, https://en.wikibooks.org/wiki/A_Beginner%27s_Python_Tutorial Przewodnik po pakiecie R, Biecek Przemysław, http://www.biecek.pl/R/ An introduction to R, Rproject team, https://cran.r-project.org/manuals.html, https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming, Literatura uzupełniająca: Python. Wprowadzenie. Wydanie V, Mark Lutz, Helion, 2022 Python Machine Learning, 3rd Edition, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Packt Publishing Ltd., 2019 ew. polska edycja: Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Helion, 2019 |
|
| Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin tradycyjny-pisemny: 0.00% egzamin testowy (Test teoretyczno-praktyczny (krótkie zadania)): 40.00% egzamin ustny: 0.00% kolokwium: 0.00% referaty/eseje: 0.00% inne: 0.00% projekty (Krótkie prace domowe): 60.00% studia przypadków: 0.00% prezentacje indywidualne lub grupowe: 0.00% Odsetek nieobecności, powyżej którego nie zalicza się przedmiotu (nie dot. wykładów) wyrażony odsetkiem godzin, powyżej którego wyklucza się osiągnięcie efektów uczenia się: 50% Szczegółowe warunki zaliczenia: W szczególnych przypadkach udokumentowanej umiejętności programowania i znajomości języka programowania obowiązującego podczas zajęć istnieje możliwość zaliczenia przedmiotu na podstawie indywidualnego projektu. |
|
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2025/26" (w trakcie)
| Okres: | 2025-10-01 - 2026-02-20 |
PN WT ŚR LAB
LAB
LAB
CZ LAB
LAB
PT |
| Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
| Koordynatorzy: | (brak danych) | |
| Prowadzący grup: | Ewa Ratuszny, Wiktor Wojciechowski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
| Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest nauczenie podstaw programowania studentów kierunków ilościowych. W ramach przedmiotu oprócz podstawowej wiedzy i umiejętności dotyczących tworzenia programów, dobrych praktyk pisania kodu i algorytmiki, studenci powinni zapoznać się z podstawami najbardziej popularnych w obszarze ilościowym języków programowania: Python i R. |
|
| Pełny opis: |
... |
|
| Literatura: |
Literatura podstawowa: The Coder's Apprentice, Learning Programming with Python 3, Pieter Spronck, http://spronck.net/pythonbook/pythonbook.pdf, https://en.wikibooks.org/wiki/Non-Programmer%27s_Tutorial_for_Python_3, https://en.wikibooks.org/wiki/A_Beginner%27s_Python_Tutorial Przewodnik po pakiecie R, Biecek Przemysław, http://www.biecek.pl/R/ An introduction to R, Rproject team, https://cran.r-project.org/manuals.html, https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming, Literatura uzupełniająca: Python. Wprowadzenie. Wydanie V, Mark Lutz, Helion, 2022 Python Machine Learning, 3rd Edition, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Packt Publishing Ltd., 2019 ew. polska edycja: Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Helion, 2019 |
|
| Uwagi: |
Kryteria oceniania: egzamin tradycyjny-pisemny: 0.00% egzamin testowy (Test teoretyczno-praktyczny (krótkie zadania)): 40.00% egzamin ustny: 0.00% kolokwium: 0.00% referaty/eseje: 0.00% inne: 0.00% projekty (Krótkie prace domowe): 60.00% studia przypadków: 0.00% prezentacje indywidualne lub grupowe: 0.00% Odsetek nieobecności, powyżej którego nie zalicza się przedmiotu (nie dot. wykładów) wyrażony odsetkiem godzin, powyżej którego wyklucza się osiągnięcie efektów uczenia się: 50% Szczegółowe warunki zaliczenia: W szczególnych przypadkach udokumentowanej umiejętności programowania i znajomości języka programowania obowiązującego podczas zajęć istnieje możliwość zaliczenia przedmiotu na podstawie indywidualnego projektu. |
|
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (zakończony)
| Okres: | 2025-02-15 - 2025-09-30 |
PN WT ŚR CZ PT |
| Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
| Koordynatorzy: | (brak danych) | |
| Prowadzący grup: | Wiktor Wojciechowski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
| Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest nauczenie podstaw programowania studentów kierunków ilościowych. W ramach przedmiotu oprócz podstawowej wiedzy i umiejętności dotyczących tworzenia programów, dobrych praktyk pisania kodu i algorytmiki, studenci powinni zapoznać się z podstawami najbardziej popularnych w obszarze ilościowym języków programowania: Python i R. |
|
| Literatura: |
Literatura podstawowa: The Coder's Apprentice, Learning Programming with Python 3, Pieter Spronck, http://spronck.net/pythonbook/pythonbook.pdf, https://en.wikibooks.org/wiki/Non-Programmer%27s_Tutorial_for_Python_3, https://en.wikibooks.org/wiki/A_Beginner%27s_Python_Tutorial Przewodnik po pakiecie R, Biecek Przemysław, http://www.biecek.pl/R/ An introduction to R, Rproject team, https://cran.r-project.org/manuals.html, https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming, Literatura uzupełniająca: Python. Wprowadzenie. Wydanie V, Mark Lutz, Helion, 2022 Python Machine Learning, 3rd Edition, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Packt Publishing Ltd., 2019 ew. polska edycja: Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Helion, 2019 |
|
Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (zakończony)
| Okres: | 2024-10-01 - 2025-02-14 |
PN WT ŚR LAB
LAB
LAB
CZ LAB
LAB
PT |
| Typ zajęć: |
Laboratorium, 30 godzin
|
|
| Koordynatorzy: | (brak danych) | |
| Prowadzący grup: | Ewa Ratuszny, Wiktor Wojciechowski | |
| Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
| Zaliczenie: |
Przedmiot -
Ocena
Laboratorium - Ocena |
|
| Skrócony opis: |
Celem przedmiotu jest nauczenie podstaw programowania studentów kierunków ilościowych. W ramach przedmiotu oprócz podstawowej wiedzy i umiejętności dotyczących tworzenia programów, dobrych praktyk pisania kodu i algorytmiki, studenci powinni zapoznać się z podstawami najbardziej popularnych w obszarze ilościowym języków programowania: Python i R. |
|
| Literatura: |
Literatura podstawowa: The Coder's Apprentice, Learning Programming with Python 3, Pieter Spronck, http://spronck.net/pythonbook/pythonbook.pdf, https://en.wikibooks.org/wiki/Non-Programmer%27s_Tutorial_for_Python_3, https://en.wikibooks.org/wiki/A_Beginner%27s_Python_Tutorial Przewodnik po pakiecie R, Biecek Przemysław, http://www.biecek.pl/R/ An introduction to R, Rproject team, https://cran.r-project.org/manuals.html, https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming, Literatura uzupełniająca: Python. Wprowadzenie. Wydanie V, Mark Lutz, Helion, 2022 Python Machine Learning, 3rd Edition, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Packt Publishing Ltd., 2019 ew. polska edycja: Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II, Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili, Helion, 2019 |
|
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
