SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Analiza danych w MŚP - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Analiza danych w MŚP
Kod przedmiotu 04.9-WZ-ZarzD-ADMŚP
Wydział Wydział Ekonomii i Zarządzania
Kierunek Zarządzanie
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2017/2018
Informacje o przedmiocie
Semestr 2
Liczba punktów ECTS do zdobycia 2
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • dr hab. inż. Marcin Relich, 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 15 1 9 0,6 Zaliczenie na ocenę
Laboratorium 15 1 9 0,6 Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Celem przedmiotu jest przekazanie studentom wiedzy dotyczącej problematyki analizy danych z uwzględnieniem specyfiki małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) oraz nabycie umiejętności wykorzystania standardowego oprogramowania wspomagającego analizę danych w MŚP.

Wymagania wstępne

Brak.

Zakres tematyczny

Wykład: Źródła danych w MŚP: dane pierwotne i wtórne, wewnętrzne i zewnętrzne. Korzyści i ograniczenia wynikające z pozyskania danych poprzez system informatyczny przedsiębiorstwa. Problematyka jakości danych. Metody i modele analizy danych w aspekcie MŚP. Wielowymiarowa analiza danych.

Laboratorium: Wykorzystanie standardowego oprogramowania (m.in. arkusza kalkulacyjnego) do przeprowadzenia analizy danych. Interpretacja i prezentacja wyników analizy danych. Wielowymiarowa analiza danych w różnych obszarach działalności przedsiębiorstwa (np. sprzedaży, zakupów, gospodarki magazynowej).

Metody kształcenia

Wykład: wykład konwencjonalny, pokaz (prezentacja oprogramowania).

Ćwiczenia laboratoryjne w pracowni komputerowej.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Zaliczenie wykładu obejmuje problematykę doboru adekwatnych metod i modeli oraz narzędzi informatycznych do przeprowadzenia analizy danych w MŚP (K_W13, K_K01). Zaliczenie jest w formie pisemnej – 10 pytań wielokrotnego wyboru. Zasady ustalania oceny są następujące: 0-5 pkt. „ndst”, 5,5-6 pkt. „dst”, 6,5-7 pkt. „dst+”, 7,5-8 pkt. „db”, 8,5-9 pkt. „db+”, 9,5-10 pkt. „bdb”.

Studenci zobowiązani są do aktywnego i systematycznego uczestniczenia w wykładach i laboratoriach. W przypadku nieobecności należy uzgodnić z prowadzącym sposób odrobienia zaległego laboratorium.

Zaliczenie zajęć laboratoryjnych obejmuje zagadnienia właściwego doboru danych do analizy z bazy danych przykładowego przedsiębiorstwa, a także poprawnego doboru metod i modeli oraz narzędzi informatycznych do wyznaczenia analiz ekonomicznych, a następnie interpretacji wykonanych analiz (K_W05, K_U02, K_U07, K_U09). Ocena końcowa z zajęć laboratoryjnych uzależniona jest od:

-          kolokwium (80% oceny końcowej),

-          aktywnego udziału w zajęciach (10% oceny końcowej) oraz systematycznej pracy studenta podczas całego semestru (10% oceny końcowej).

Zakres punktowy dla oceny z zajęć laboratoryjnych jest taki sam jak przy zaliczeniu wykładu.

Na ocenę końcową przedmiotu składa się ocena z laboratorium (50%) i wykładu (50%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu są pozytywne oceny z laboratorium i wykładu.

Literatura podstawowa

  1. Dittmann P., Prognozowanie w przedsiębiorstwie: metody i ich zastosowanie. Oficyna a Wolters Kluwer Business, Kraków 2008.
  2. Ostasiewicz W. (red.), Statystyczne metody analizy danych. Wyd. AE, Wrocław 1999.
  3. Paleczek W., Metody analizy danych (na przykładach). Wydawnictwa Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 2004.
  4. Provost F., Analiza danych w biznesie. Wydawnictwo Helion, Gliwice 2015.

Literatura uzupełniająca

  1. Cybulski K., Zarządzanie działem sprzedaży firmy: prognozowanie, organizowanie, motywowanie, kontrola. PWN, Warszawa 2004.
  2. Gajda J. B., Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze. Wyd. C. H. Beck, Warszawa 2001.
  3. Hydzik P., Sobolewski M., Komputerowa analiza danych społeczno-gospodarczych. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2007.
  4. Skowronek-Mielczarek A., Małe i średnie przedsiębiorstwa. Źródła finansowania. C.H. Beck, Gdynia 2003.

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Joanna Zarębska, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 20-04-2017 22:58)