- Nazwa przedmiotu:
- Badania operacyjne i analiza danych - projekt
- Koordynator przedmiotu:
- dr inż. Małgorzata Petzel, prof. uczelni
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia II stopnia
- Program:
- Technologia Chemiczna
- Grupa przedmiotów:
- Wspólne dla kierunku
- Kod przedmiotu:
- CN2A_13P
- Semestr nominalny:
- 2 / rok ak. 2021/2022
- Liczba punktów ECTS:
- 2
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- Projekt: liczba godzin według planu studiów - 20, przygotowanie do zajęć- 15, zapoznanie ze wskazaną literaturą - 15, Razem - 50
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- Projekt - 20 h = 0,8 ECTS
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- Projekty liczba godzin według planu studiów - 20 , przygotowanie do zajęć - 15, zapoznanie ze wskazaną literaturą - 15, razem - 50 h = 2 ECTS
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład0h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium0h
- Projekt300h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- -
- Limit liczby studentów:
- Projekt max. 17
- Cel przedmiotu:
- Celem przedmiotu jest nabycie przez studenta umiejętności w zakresie podstawowych zagadnień decyzyjnych i optymalizacyjnych oraz technik analizy danych.
- Treści kształcenia:
- P01 – Analiza danych w tabelach przestawnych. P02 – Analiza danych. Bazy danych. P03 – Programowanie liniowe. Metoda graficzna. P04 – Programowanie całkowitoliczbowe. P05 – Programowanie binarne i mieszane. P06 – Programowanie liniowe. Analiza wrażliwości. P07 – Programowanie liniowe. Przykłady zastosowań: mieszanki, rozkrój, zadanie transportowe. P08 – Programowanie nieliniowe. P09 – Ranking wielokryterialny. Wody mineralne. P10 – AHP.
- Metody oceny:
- zgodnie z regulaminem przedmiotu
- Egzamin:
- nie
- Literatura:
- 1. Siudak M., Badania operacyjne, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2012.
2. Pamuła T., Król A., Badania operacyjne w przykładach z rozwiązaniami w Excelu, Wydawnictwa Politechniki Śląskiej, Gliwice 2013.
3. Trzaskalik T., Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2008.
4. Natingga D., Algorytmy Data Science, Helion, Gliwice 2019.
5. Foreman J.W., Mistrz analizy danych, Helion, Gliwice 2017.
- Witryna www przedmiotu:
- -
- Uwagi:
- -
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Charakterystyka U07
- Potrafi sformułować i rozwiązać problem techniczny właściwie dobranymi narzędziami komputerowymi wspomagającymi projektowanie i symulację procesów technologicznych.
Weryfikacja: Projekty (P1-P5)
Powiązane charakterystyki kierunkowe:
C2A_U07
Powiązane charakterystyki obszarowe:
I.P7S_UW.o