Wprowadzenie do analizy danych w środowisku R 2500-SZD-WDADWSR
Celem kursu jest przystępne wprowadzenie do ilościowej i statystycznej analizy danych – umiejętności, które coraz częściej okazują się przydatne również w naukach humanistycznych.
Kurs kładzie nacisk na praktykę, równocześnie przekazując zdroworozsądkowe rozumienie teorii. Studenci poznają logikę wnioskowania statystycznego, samodzielnie oraz w trakcie zajęć wykonując ćwiczenia na komputerze. W ramach kursu studenci uczą się podstaw pracy z R – językiem programowania coraz powszechniej wykorzystywanym w analizach statystycznych.
Udział w kursie nie wymaga zaawansowanej wiedzy matematycznej, zaś na jego zakończenie studenci powinni być w stanie zarówno czytać ze zrozumieniem wyniki badań prezentowane w artykułach naukowych, jak również samodzielnie przeprowadzić proste analizy oraz, w miarę potrzeby, nauczyć się przynajmniej w podstawowym zakresie tych bardziej zaawansowanych.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Efekty kształcenia
Wiedza:
zna i rozumie
- w stopniu umożliwiającym rewizję istniejących paradygmatów - światowy dorobek, obejmujący podstawy teoretyczne oraz zagadnienia ogólne i wybrane zagadnienia szczegółowe - właściwe dla danej dyscypliny naukowej lub artystycznej (P8S_WG.1),
- główne tendencje rozwojowe dyscyplin naukowych lub artystycznych, w których odbywa się kształcenie (P8S_WG.2),
- zasady upowszechniania wyników działalności naukowej, także w trybie otwartego dostępu (P8S_WG.3),
- fundamentalne dylematy współczesnej cywilizacji (P8S_WK.1).
Umiejęności;
potrafi
- wykorzystywać wiedzę z różnych dziedzin nauki lub dzieziny sztuki do twórczego identyfikowania, formułowania i innowacyjnego rozwiązywania złożonych problemów lub wykonywania zadań o charakterze badawczym, a w szczególności (P8S_UW.1):
- definować cel i przedmiot badań naukowych, formułować hipotezę badawczą,
- rozwijać metody, techniki i narzędzia badawcze oraz twórczo je stosować,
- wnioskować na podstawie wyników badań naukowych.
- komunikować się na tematy specjalistyczne w stopniu umożliwiającymaktywne uczestnictwo w międzynarodowym środowisku naukowym (P8S_UK.1),
- uczestniczyć w dyskursie naukowym (P8S_UK.4),
- posługiwać się językiem obcym na poziomie B2 Europejskiego Systemu Opisu Kształcenia Językowego w stopniu umożliwiającym uczestnictwo w międzynarodowym środowisku naukowym i zawodowym (P8S_UK.5),
Kompetencje społeczne:
jest gotów do
- uznawania znaczenia wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych (P8S_KK.3),
- podtrzymywania i rozwijania etosu środowisk badawczych i twórczych, w tym (P8S_KR.1):
- prowadzenia działalności naukowej w sposób niezależny,
- respektowania zasady publicznej własności wyników działalności naukowej, z uwzględnieniem zasad ochrony własności intelektualnej.
Kryteria oceniania
1)Dopuszczalne są dwie nieusprawiedliwione nieobecności.
2) zasady zaliczania zajęć i przedmiotu (w tym zaliczania poprawkowego)
Warunkiem zaliczenia zajęć jest aktywna obecność na zajęciach oraz terminowe wykonywanie prac domowych. Za prace domowe przyznawane są punkty. Żeby zaliczyć zajęcia, należy zgromadzić powyżej 50% całkowitej sumy punktów.
3) metody weryfikacji efektów uczenia się
Prace domowe w postaci ćwiczeń praktycznych oraz testów wiedzy, przeprowadzanych na platformie Kampus.
4) kryteria oceniania
Ostateczna ocena zależy od liczby uzyskanych w trakcie semestru punktów i rośnie w następujący sposób:
> 50 % — 3
> 60 % — 3,5
> 70 % — 4
> 80 % — 4,5
> 90 % — 5
Literatura
Wickham, Hadley & Grolemund, Garrett (2017). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O'Reilly Media
Dienes, Zoltan (2008). Understanding Psychology as a Science: An Introduction to Scientific and Statistical Inference. Palgrave (rozdział 3)
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: