Uniwersytet w Białymstoku - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza danych internetowych

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 420-IS2-2ADI-22
Kod Erasmus / ISCED: 11.303 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0612) Database and network design and administration Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Analiza danych internetowych
Jednostka: Instytut Informatyki
Grupy: 2L stac. II st. studia informatyki - przedmioty specjalnościowe TIiM
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: polski
Rodzaj przedmiotu:

specjalnościowe

Założenia (opisowo):

Student:

Zna podstawowe zagadnieniami z zakresu analizy danych internetowych. Zna podstawowe miary, sposoby przygotowania się do badań i ich prowadzenia, skuteczne mechanizmy analiz oraz nowoczesne narzędzia.

Tryb prowadzenia przedmiotu:

w sali

Skrócony opis:

Rodzaje danych. Przegląd analiz jakościowych. Analiza danych internetowych. Testy. Analizy konkurencyjności. Analizy przepływu użytkowników. Nowe formy analiz: portale społecznościowe, serwisy mobilne i treści wideo. Oprogramowanie wspomagające analizę danych internetowych.

Założenia i cele przedmiotu: Zapoznanie słuchaczy z podstawowymi zagadnieniami z zakresu analizy danych internetowych. Zapoznanie z podstawowymi miarami, ze sposobami przygotowania się do badań i ich prowadzenia, skutecznymi mechanizmami analiz oraz nowoczesnymi narzędziami.

Pełny opis:

Profil studiów: ogólnoakademicki

Forma studiów: stacjonarne

Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy

Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze,

informatyka

Rok studiów / semestr: 2 / 3

Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): brak

Wykład: 15 Laboratorium: 15

Metody dydaktyczne: Materiały dydaktyczne są opracowane w formacie slajdów pdf i prezentowane w trakcie wykładów. Instrukcje laboratoryjne są udostępniane studentom na każdych zajęciach. Przewidziane są także konsultacje.

Punkty ECTS: 3

Bilans nakładu pracy studenta:

Udział w zajęciach:

- wykład 15h

- laboratorium 15h

Zapoznanie z literaturą: 12h

Sprawozdania, raporty z zajęć, prace domowe: 10h

Przygotowanie do kolokwium: 4h

Przygotowanie do egzaminu: 6h

Czas trwania egzaminu: 2h

Udział w konsultacjach: 10,5h

Wskaźniki ilościowe:

- nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 42,5h, 1,7 ECTS

- nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 32h, 1,3 ECTS

Literatura:

Literatura podstawowa:

Kaushik A., Godzina dziennie z WebAnalytics, Helion, 2009.

Ash T., Strona docelowa. Optymalizacja, testy, konwersja, Helion, 2009.

Literatura uzupełniająca:

Zastrożna M., Google Analytics dla marketingowców, Helion, 2015.

Kaushik A., Web Analytics 2.0. Świadome rozwijanie witryn internetowych. Helion, 2010.

Mullen J., Daniels D., Godzina dziennie z e-mail marketingiem. Helion, 2013.

McGovern G., Zabójczo skuteczne treści internetowe, Helion, 2009.

Efekty uczenia się:

Efekty uczenia się w ramach realizacji przedmiotu:

Zna podstawowe metody analizy danych internetowych. KP7_WK1

Zna podstawowe programy do analizy danych internetowych. KP7_WK1

Posiada umiejętność zastosowania podstawowych metod analizy danych internetowych. KP7_UW12, KP7_UW15

Posiada umiejętność posługiwania się programami do analizy danych internetowych. KP7_UW11, KP7_UW12, KP7_UW15

Potrafi odpowiednio zorganizować pracę, aby rozwiązać proste problemy analizy danych internetowych. KP7_UW12, KP7_UW15, KP7_UU3, KP7_KR2

Systematycznie uzupełnia swoja wiedzę z zakresu analizy danych internetowych. KP7_KR1, KP7_UU2

Kreatywnie rozwiązuje problemy związane z analizą danych internetowych. KP7_UW11, KP7_UO4, KP7_KR2

Metody i kryteria oceniania:

Zgodnie z Regulaminem Studiów. Ogólna forma zaliczenia: egzamin z wykładu, zaliczenie na ocenę z laboratorium.

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet w Białymstoku.
ul. Świerkowa 20B, 15-328 Białystok tel: +48 85 745 70 00 (Centrala) https://uwb.edu.pl kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.1.0-2 (2024-11-25)