SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Programowanie w pakietach statystycznych - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Programowanie w pakietach statystycznych
Kod przedmiotu 11.2-WK-MATP-PPS-P-S14_pNadGenMBKE9
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Matematyka
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów pierwszego stopnia z tyt. licencjata
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2017/2018
Informacje o przedmiocie
Semestr 6
Liczba punktów ECTS do zdobycia 3
Typ przedmiotu obieralny
Język nauczania polski
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
Projekt 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Zdobycie umiejętności w projektowaniu i pisaniu skryptów obliczeniowych w programie R.

Wymagania wstępne

Podstawowa znajomość z zakresu algebry liniowej, analizy, algorytmów i struktury danych, rachunku prawdopodobieństwa oraz statystyki matematycznej.

Zakres tematyczny

R jest zaawansowanym pakietem statystycznym i językiem programowania, w którym mamy możliwość definiowania własnych funkcji: obliczeniowych, przetwarzających dane, symulacyjnych, graficznych.

Możliwość stworzenia interfejsu graficznego pozwala na stworzenie w pełni funkcjonalnego programu działającego pod R. 

W ramach zajęć student pozna możliwości obliczeniowe R, metody definiowania funkcji oraz techniki tworzenie własnych bibliotek.

Metody kształcenia

Zajęcia będą prowadzone na trzech płaszczyznach. Na pierwszej studenci będą zapoznawani z podstawowymi problemami obliczeniowymi, graficznymi, przetwarzania danych oraz sposobami ich rozwiązania. Na drugiej przedstawione będą problemy związane z analizą danych do samodzielnego lub grupowego rozwiązania. Rozwiązania lub częściowe rozwiązania będą prezentowane na forum grupy. Przeprowadzona będzie analiza poprawności rozwiązania. Na trzeciej, każdy student otrzyma do realizacji temat projektu. Częściowe rozwiązania będą prezentowane na forum grupy.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Na ostateczną ocenę z przedmiotu wypływa ocena za aktywność na zajęciach, poziom przygotowania do zajęć (30%) oraz ocena za projekt (70%).

Literatura podstawowa

  1. P. Biecek, Przewodnik po pakiecie R, GiS, 2011.
  2. T. Górecki, Podstawy statystyki z przykładami w R, BTC, Legionowo, 2011.
  3. R Development Core Team, R, A Language and Environment for Statistical Computing, Vienna, Austria, http://www.R-project.org, 2006.
  4. Strona główna programu: http://www.R-project.org

Literatura uzupełniająca

  1. A.V. Aho, J. E. Hopcroft, J.D. Ullman, Algorytmy i struktury danych, Helion, 2009.
  2. D. Chrobak, Tcl-Tk. Programowanie, Helion, 2003.

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Robert Dylewski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 09-04-2017 16:24)