SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Dynamic Reporting - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Dynamic Reporting
Kod przedmiotu 11.3-WK-CSEEP-DR-S22
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Computer science and econometrics
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów pierwszego stopnia z tyt. licencjata
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2022/2023
Informacje o przedmiocie
Semestr 3
Liczba punktów ECTS do zdobycia 6
Występuje w specjalnościach Business analytics
Typ przedmiotu obieralny
Język nauczania angielski
Sylabus opracował
  • dr Jacek Bojarski, prof. UZ
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 30 2 - - Egzamin
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

The aim of the course is to introduce students to the techniques of dynamically generating complex reports based on the Markdown format. The classes will be conducted based on a selected high-level programming language along with its libraries. Upon completion of the course, the student should be prepared to independently create a report on performed calculations, simulations, or analyses, containing appropriately formatted text, tables, and charts.

Wymagania wstępne

No requirements.

Zakres tematyczny

The course will cover:

  • Basics of text formatting in HTML+CSS and LaTeX.
  • Text formatting in Markdown.
  • Fundamentals of creating charts. Save formats.
  • Advanced formats for interactive tables and charts.
  • Methods for creating reports, presentations, and books.

Metody kształcenia

Lecture - traditional.

Laboratory - laboratory exercises in a computer lab. In the form of a subtask, students create a dynamic report that includes a specific text formatting element.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Attendance at the classes is mandatory.

Lecture—exam in the laboratory involves creating a report on a given topic.

Laboratory—the grade consists of the results achieved from task execution (80%) and class participation (20%).

The final grade for the course is made up of the laboratory grade (80%) and the exam grade (20%). A condition for passing the course is obtaining positive grades in both the laboratory and the exam.

Literatura podstawowa

  1. G. Grolemund, J.J. Allaire, Yihui Xie, R Markdown, Taylor & Francis Ltd, 2018.
  2. Yihui Xie, Documents with R Markdown, wersja online: https://bookdown.org/yihui/bookdown/
  3. Claus O. Wilke, Fundamentals of Data Visualization, wersja online: https://serialmentor.com/dataviz/

Literatura uzupełniająca

  1. Ko Chiu Yu ,Techincal Analysis with R, online version: https://bookdown.org/kochiuyu/Technical-Analysis-with-R/

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Jacek Bojarski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 06-02-2024 20:03)