Analiza danych w polityce publicznej 2100-PP-M-D2ANDA
Coraz więcej elementów rzeczywistości i doświadczenia człowieka jest kwantyfikowanych, rejestrowanych i znajduje swój ekwiwalent w potoku danych. Ich namnażaniu i samoczynnemu wychwytywaniu sprzyja naszpikowanie rzeczywistości zespolonymi z internetem czujnikami i miernikami oraz usieciowienie i wirtualizacja świata. Współczesna analityka (biznesowa, społeczna, kulturowa) opiera się na przetwarzaniu owych danych przez złożone algorytmy. Procesy te mają być kluczem do znajdowania wzorów oraz prognozowania stanów rzeczywistości i ludzkich zachowań.
Fenomen pozyskiwania, gromadzenia i przetwarzania wielkich zbiorów danych w celu pozyskania z nich wiedzy nosi nazwę Big Data. W trakcie zajęć dyskutowane będą społeczne aspekty Big Data, w szczególności wpływ tego zjawiska na wolność, bezpieczeństwo i dystrybucję władzy.
Studenci będą nabywali kompetencje w ramach zidentyfikowanych problemów-procesów opisywanych dużymi zasobami danych. Przygotowane prezentacje powinny być kompletnymi metodologicznie szkicami: sformułowania problemu, zoperacjonalizowania problemu i podjęcie próby jego rozwiązania.
Program przedmiotu obejmuje:
- podstawy statystyki opisowej, statystyki analityczne (analiza skupień, analiza regresji wielorakiej)
- elementy baz danych i zarządzania nimi
- identyfikację źródeł i kwerendę danych
- wizualizację wyników analiz
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
mieszany: w sali i zdalnie
w terenie
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
1.Zna elementarną terminologię w zakresie analizy i prezentacji danych biznesowych
2. Potrafi zastosować wybrane elementy analizy danych ilościowych i jakościowych wraz z ich wizualizacją
3. Zna podstawowe elementy procesów analizy danych i ich prezentacji z uwzględnieniem narzędzi informatycznych
4. Zna podstawowe elementy procesu związanego z analizą, interpretacją danych i ich prezentacją dla interesariuszy, w tym udziałowców i klientów biznesowych
5. Potrafi zastosować właściwe narzędzia teoretyczne analizy danych w praktyce
6. Potrafi zastosować skuteczną sekwencję działań w zakresie analizy i interpretacji danych w celu ich skutecznej prezentacji
7. Potrafi przygotować raport w oparciu o analizę i interpretację danych z wykorzystaniem narzędzi ich wizualizacji
8. Potrafi zidentyfikować najważniejsze źródła danych biznesowych dla rozwiązania konkretnego problemu zarządczego
9. Skutecznie komunikuje się w ramach zespołu w kontekście analizy i prezentacji danych z analiz biznesowych
10. Samodzielnie i we współpracy z zespołem projektuje i prezentuje dane z analiz biznesowych
Kryteria oceniania
Udział w zajęciach dydaktycznych
Praca studenta - projekt analityczny
Egzamin
Literatura
1. W. Cetera. Big data rafinacja informacji – medycyna – ekonomia – media. Aspekty teoretyczne i aplikatywne. 2022. MNK Kielce.
2. W. Cetera, D. Jaruga, A. Żołnierski Potential for the Use of Large Unstructured Data Resources by Public Innovation Support Institutions Journal of Big Data (2022).
3. B. Marr. Big Data. Wiley, 2015
4. B. Kaiser Dyktatura danych. Prytyka polityczna 2019
5. J. Foreman. Mistrz analizy danych. Od danych do wiedzy. Helion 2019
6. K. Strittmatter. Chiny 5.0. Jak powstaje dyktatura cyfrowa.GW Foksal 2018
7. W. Cetera, A. Żołnierski, D. Jaruga, P. Celiński Graphene and its Applications. Study on The Development Trends in Research and on the Implementation Potential using Big Data and Information Refining Methods. Journal of Nanotechnology Research. ISSN: 2688-851. August 2022
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: