- Nazwa przedmiotu:
- Badania operacyjne i analiza danych
- Koordynator przedmiotu:
- doc. dr inż. Małgorzata Petzel
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Technologia Chemiczna
- Grupa przedmiotów:
- Wspólne dla kierunku
- Kod przedmiotu:
- CN2A_13
- Semestr nominalny:
- 1 / rok ak. 2019/2020
- Liczba punktów ECTS:
- 2
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- Wykłady: liczba godzin według planu studiów - 20, zapoznanie ze wskazaną literaturą - 15, śledzenie informacji internetowych, prasowych i literatury fachowej - 15 Razem - 50 h
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- Wykłady - 20 h; Razem - 20 h = 0,8 ECTS
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 0
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład300h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- -
- Limit liczby studentów:
- Wykład: min. 15
- Cel przedmiotu:
- Celem przedmiotu jest uzyskanie przez studenta wiedzy w zakresie podstawowych zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych oraz technik analizy danych.
- Treści kształcenia:
- W1 – Podstawowe pojęcia z zakresu podejmowania decyzji. Warunki podejmowania decyzji. W2 - Wielokryterialne metody wspomagania decyzji. Ranking wielokryterialny. Analiza hierarchiczna priorytetów. W3 – Analiza danych. Analiza skupień. Miary odległości. Grupowanie metodą k-średnich. Grupowanie metodą EM. Szukanie najlepszej liczby skupień. W4 – Badania operacyjne jako narzędzie wspomagające procesy decyzyjne. Proces rozwiązywania problemu decyzyjnego. W5 - Programowanie liniowe – wstęp, definicje. Funkcja celu, warunki ograniczające, warunki brzegowe, rozwiązanie dopuszczalne. W6 – Rozwiązanie zadań programowania liniowego metodą graficzną. Przypadki szczególne. W7 – Zastosowanie programowania liniowego do rozwiązywania problemów ekonomicznych. W8 - Programowanie całkowitoliczbowe.
- Metody oceny:
- Zaliczenie przedmiotu następuje na postawie kolokwium zaliczeniowego. Do zaliczenia kolokwium wymagane jest uzyskanie co najmnie 51% punktów.
Oceny: dla s ≥ 91% ocena 5.0, dla 81% ≤ s < 90% ocena 4.5, dla 71% ≤ s < 80% ocena 4.0, dla 61% ≤ s < 70% ocena 3.5, dla 51% ≤ s < 60%, ocena 3.0, dla s < 51% ocena 2.0.
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- 1. Siudak M., Badania operacyjne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2012,
2. Foreman J., Mistrz analizy danych, Helion, Gliwice 2017,
3. Praca zbiorowa red. Walesiak M., Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012,
4. Trzaskalik T., Wielokryterialne wspomaganie decyzji, Polskie Wydawnictwo ekonomiczne, Warszawa 2014
- Witryna www przedmiotu:
- portaliusz.pw.plock.pl
- Uwagi:
- -
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Charakterystyka W07
- Posiada wiedzę z zakresu eksploracji danych, metod optymalizacji oraz podejmowania decyzji wykorzystywanych w praktyce inżynierskiej.
Weryfikacja: Ocena poprzez sprawdzenie wiedzy na sprawdzianie (W1 - W8). Ocena aktywności na zajęciach wykładowych.
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
C2A_W07
Powiązane charakterystyki obszarowe:
P7U_W
- Charakterystyka W17
- Posiada wiedzę pozwalającą postrzegać problemy decyzyjne w zarządzaniu przedsiębiorstwem, formułować i rozwiązywać te problemy przy użyciu programów komputerowych.
Weryfikacja: Ocena poprzez sprawdzenie wiedzy na sprawdzianie (W1 - W8). Ocena aktywności na zajęciach wykładowych.
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
C2A_W17
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_WK