Применета статистичка анализа

1.

Наслов на наставниот предмет

Применета статистичка анализа

Applied statistical analysis

2.

Код

m23_w_023

3.

Студиска програма

Статистика и аналитика на податоци, Статистика и аналитика на податоци, Пресметување во облак, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Еко-информатика, Интелигентни системи, Интернет технологии и сајбер безбедност, Компјутерски науки, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Пресметување во облак, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Софтверско инженерство, Data science in computer science and engineering, Управување во информатички технологии, Едукација со ИКТ, Управување во информатички технологии,

4.

Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел)

Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство

5.

Степен (прв, втор, трет циклус)

Втор циклус

6.

Академска година / семестар

5 / Зимски

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

доц. д-р Бојан Илијоски доц. д-р Илинка Иваноска проф. д-р Марија Михова

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):

Главна цел е студентите да се стекнат со знаење и искуство во користење на статистиката со поглед кон реалниот свет и кој би можеле да бидат нивните решенија. Дополително целите на овој предмет опфаќаат градење на основа на студентите за применета статистика, подобрување на практичните вештини и промовирање на корпоративни практики, градење на вештини за статистички консалтинг и рударење низ податоци, искуство за подготовка на усни и писмени извештаи инт. Студентите ќе научат да ракуваат со софтверските пакети со отворен код за анализа и обработка на податоци и комерцијалните софтвери за статистичка обработка на податоци и ќе се запознаат и со основите на статистичко програмирање.

11.

Содржина на предметната програма:

Принципи на применета статистика, Статистичко пресметување, Статистичко моделирање, Примена на статистика, Oпис, толкување и истражувачка анализа на податоците со графички и други средства, Статистички алатки, Аналза на готови податоци со SPSS(или Stata или SAS), работа во Excel и основи на програмирање во R и/или Python.

12.

Методи на учење:

Предавања. Изработка на семинарски и проект.

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

60 + 0 + 30 + 60 + 30 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

60 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

0 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

60 часови

16.2.

Самостојни задачи

30 часови

16.3.

Домашно учење

30 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

10 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

60 бодови

17.3.

Активности и учење

10 бодови

17.4.

Завршен испит

0 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

Изготвен проект и семинарски работи

20.

Јазик на кој се изведува наставата

Македонски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

Анкетни прашалници и разговор со студентите.

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

22.2.

Дополнителна литература