BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//Data storytelling - ECPv6.15.13.1//NONSGML v1.0//EN
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALNAME:Data storytelling
X-ORIGINAL-URL:https://datastory.agh.edu.pl
X-WR-CALDESC:Wydarzenia dla Data storytelling
REFRESH-INTERVAL;VALUE=DURATION:PT1H
X-Robots-Tag:noindex
X-PUBLISHED-TTL:PT1H
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:UTC
BEGIN:STANDARD
TZOFFSETFROM:+0000
TZOFFSETTO:+0000
TZNAME:UTC
DTSTART:20230101T000000
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240602T130000
DTEND;TZID=UTC:20240602T164500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T154803Z
LAST-MODIFIED:20231221T170558Z
UID:7606-1717333200-1717346700@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:PODSTAWY PRZETWARZANIA I WIZUALIZACJI DANYCH
DESCRIPTION:Wykład opisujący podstawowe pojęcia z zakresu przetwarzania danych i budowania na ich podstawie narracji z wykorzystaniem interdyscyplinarnych narzędzi w dobie estetyki opartej o bazy danych. \nProwadzący: Łukasz Żyła \nForma: wykład \nCzas trawnia: 5h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n1. Przetwarzanie danych z podziałem na ich kategorie. \n2. Narzędzia do przetwarzania i wizualizacji danych \n3. Zasady wizualizacji danych \n4. Analiza przypadków budowania znaczeń za pomocą elementów wizualizacji \n5. Jak nie wizualizować danych? \n6. Rodzaje wizualizacji \n7. Łączenie różnych wizualizacji i ich poszczególnych elementów \n8. Wykorzystanie darmowych narzędzi do tworzenia wizualizacji \n9. Praca nad własnym projektem \nForma zaliczenia: aktywność \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZapoznanie studentów/ki z zasadami tworzenia wizualizacji\nPrzekazanie wiedzy z zakresu przetwarzania danych za pomocą darmowych aplikacji internetowych\nUświadomienie studentom/kom zagrożeń\, wynikających z niewłaściwego przetwarzania i wizualizacji danych\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \n  \nLiteratura obowiązkowa\nhttps://informationisbeautiful.net \nBadania i publikacje\n“Dziennikarstwo danych i data storytelling”\, Łukasz Żyła\, Helion 2022
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/podstawy-przetwarzania-i-wizualizacji-danych-2/
CATEGORIES:IV zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/bring-to-front-1.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240602T090000
DTEND;TZID=UTC:20240602T124500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T154013Z
LAST-MODIFIED:20231221T170614Z
UID:7602-1717318800-1717332300@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:RAFINACJA DANYCH W PRAKTYCE
DESCRIPTION:Ćwiczenia audytoryjne pokazują wykorzystanie takich narzędzi jak Open Refine\, służących do przetwarzania danych i ich tzw. preprocessingu\, czyli przygotowania do późniejszych analiz lub też przeprowadzenia wstępnego filtrowania. \nProwadzący: Łukasz Żyła \nForma: ćwiczenia audytoryjne \nCzas trawnia: 10h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n1. Proces przygotowywania danych do wizualizacji \n2. Przegląd narzędzi do czyszczenia\, agregacji i wstępnej analizy danych \n3. Omówienie aplikacji Open Refine \n4. Open Refine w praktyce (omówienie praktycznego zastosowania najważniejszych funkcji) \n5. Podstawowe pojęcia statystyki \n6. Agregacja i wstępna analiza danych w aplikacji Google Sheets \n7. Google Sheets i funkcja Query \n8. Hostowanie arkusza poprzez Google Drive i automatyczne wiązanie recordów. \n9. Wykorzystanie narzędzi Open AI do opracowywania tabel i baz danych \nForma zaliczenia: Zaliczenie \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZaznajomienie studentów/ki ze sposobami czyszczenia danych i wstępnych analiz\nWykształcenie umiejętności rafinacji danych za pomocą narzędzi open source\nNauczenie studentów/ki wykorzystywania automatyzujących narzędzi\, jak sztuczna inteligencja\, do opracowywania końcowych tabel lub baz danych.\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \nLiteratura obowiązkowa: \n\nhttps://openrefine.org/docs
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/rafinacja-danych-w-praktyce-2/
CATEGORIES:IV zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/data-cleaning-1.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240601T130000
DTEND;TZID=UTC:20240601T164500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T154623Z
LAST-MODIFIED:20231221T170509Z
UID:7604-1717246800-1717260300@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:PODSTAWY PRZETWARZANIA I WIZUALIZACJI DANYCH
DESCRIPTION:Wykład opisujący podstawowe pojęcia z zakresu przetwarzania danych i budowania na ich podstawie narracji z wykorzystaniem interdyscyplinarnych narzędzi w dobie estetyki opartej o bazy danych. \nProwadzący: Łukasz Żyła \nForma: wykład \nCzas trawnia: 5h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n1. Przetwarzanie danych z podziałem na ich kategorie. \n2. Narzędzia do przetwarzania i wizualizacji danych \n3. Zasady wizualizacji danych \n4. Analiza przypadków budowania znaczeń za pomocą elementów wizualizacji \n5. Jak nie wizualizować danych? \n6. Rodzaje wizualizacji \n7. Łączenie różnych wizualizacji i ich poszczególnych elementów \n8. Wykorzystanie darmowych narzędzi do tworzenia wizualizacji \n9. Praca nad własnym projektem \nForma zaliczenia: aktywność \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZapoznanie studentów/ki z zasadami tworzenia wizualizacji\nPrzekazanie wiedzy z zakresu przetwarzania danych za pomocą darmowych aplikacji internetowych\nUświadomienie studentom/kom zagrożeń\, wynikających z niewłaściwego przetwarzania i wizualizacji danych\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \n  \nLiteratura obowiązkowa\nhttps://informationisbeautiful.net \nBadania i publikacje\n“Dziennikarstwo danych i data storytelling”\, Łukasz Żyła\, Helion 2022
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/podstawy-przetwarzania-i-wizualizacji-danych/
CATEGORIES:IV zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/bring-to-front.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240601T090000
DTEND;TZID=UTC:20240601T124500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T153017Z
LAST-MODIFIED:20231221T170441Z
UID:7599-1717232400-1717245900@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:RAFINACJA DANYCH W PRAKTYCE
DESCRIPTION:Ćwiczenia audytoryjne pokazują wykorzystanie takich narzędzi jak Open Refine\, służących do przetwarzania danych i ich tzw. preprocessingu\, czyli przygotowania do późniejszych analiz lub też przeprowadzenia wstępnego filtrowania. \nProwadzący: Łukasz Żyła \nForma: ćwiczenia audytoryjne \nCzas trawnia: 10h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n1. Proces przygotowywania danych do wizualizacji \n2. Przegląd narzędzi do czyszczenia\, agregacji i wstępnej analizy danych \n3. Omówienie aplikacji Open Refine \n4. Open Refine w praktyce (omówienie praktycznego zastosowania najważniejszych funkcji) \n5. Podstawowe pojęcia statystyki \n6. Agregacja i wstępna analiza danych w aplikacji Google Sheets \n7. Google Sheets i funkcja Query \n8. Hostowanie arkusza poprzez Google Drive i automatyczne wiązanie recordów. \n9. Wykorzystanie narzędzi Open AI do opracowywania tabel i baz danych \nForma zaliczenia: Zaliczenie \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZaznajomienie studentów/ki ze sposobami czyszczenia danych i wstępnych analiz\nWykształcenie umiejętności rafinacji danych za pomocą narzędzi open source\nNauczenie studentów/ki wykorzystywania automatyzujących narzędzi\, jak sztuczna inteligencja\, do opracowywania końcowych tabel lub baz danych.\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \nLiteratura obowiązkowa: \n\nhttps://openrefine.org/docs
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/rafinacja-danych-w-praktyce/
CATEGORIES:IV zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/data-cleaning.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240512T090000
DTEND;TZID=UTC:20240512T150000
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231208T142024Z
LAST-MODIFIED:20231221T170416Z
UID:7373-1715504400-1715526000@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:ANALIZY BEHAWIORALNE ODBIORCÓW
DESCRIPTION:Wykład opisujący podstawowe pojęcia z zakresu przetwarzania danych i budowania na ich podstawie narracji z wykorzystaniem interdyscyplinarnych narzędzi w dobie estetyki opartej o bazy danych. \nProwadzący: Wojciech Kowalik \nForma: ćwiczenia laboratoryjne \nCzas trawnia: 8h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \nW trakcie zajęć studenci zostaną zapoznani z najważniejszymi informacjami dotyczącymi źródeł danych na temat praktyk społecznych i trendów związanych z wykorzystywaniem technologii cyfrowych oraz zachowań indywidualnych użytkowników produktów i uslug cyfrowych. Omówione zostaną również wybrane narzędzia do pozyskiwania\, analizy i wizualizacji wspomnianych danych. Dostęp do aktualnych danych i informacji o trendach rynkowych\, analiza konkurencji i umiejętność krytycznej oceny pozyskanych informacji to klucz do tworzenia atrakcyjnych produktów i usług\, prowadzenia komunikacji marketingowej czy działań z zakresu public relations\, jak również tworzenia innowacyjnych rozwiązań i budowania przewag konkurencyjnych. To również niezwykle ważne źródło informacji o procesach kulturowych i społecznych w przestrzeni internetu.\nDzięki warsztatowej formie zajęć\, wykorzystującej praktyczne ćwiczenia i studia przypadków uczestnicy nabędą wiedzę i umiejętności niezbędne do prowadzenia analizy behawioralnej odbiorców.\nZakres tematyczny:\n1. Internet jako źródło danych o zachowaniach społecznych i indywidualnych\n2. Badanie trendów na podstawie analizy zapytań w wyszukiwarkach internetowych\n3. Analiza ruchu i zachowań użytkowników technologii cyfrowych\n4. Narzędzia do analizy i wizualizacji danych w internecie \nForma zaliczenia: Zaliczenie \nForma prowadzenia i godziny zajęć: Ćwiczenia laboratoryjne – 10 godzin \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \nCelem przedmiotu jest zapoznanie studentów z tematyką dotyczącą analityki behawioralnej\, która jest częścią analityki cyfrowej. Studenci będą mieli okazję zapoznać się z wiedzą oraz narzędziami służącymi do identyfikacji informacji o zachowaniach użytkowników w trakcie korzystania z produktów i usług cyfrowych\, takich jak portale i sklepy internetowe\, aplikacje mobilne\, produkty z segmentu internetu rzeczy (IoT) czy inne cyfrowe kanały. \nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \nLiteratura: \nObowiązkowa \n\nTurner\, Anna\, Marcin W. Zieliński\, and Kazimierz M. Słomczyński. 2018. “Google Big Data: charakterystyka i zastosowanie w naukach społecznych.” Studia Socjologiczne 4 (231): 49-71.\nBartosik-Purgat\, Małgorzata (red.). 2017. Zachowania konsumentów. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.\n\nDodatkowa \n\n\n\nSmith\, Andrew. Consumer behaviour and analytics. Routledge\, 2019
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/analizy-behawioralne/
CATEGORIES:III zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/demand.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240511T090000
DTEND;TZID=UTC:20240511T163000
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T152424Z
LAST-MODIFIED:20231221T170348Z
UID:7597-1715418000-1715445000@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:WIZUALIZACJA DANYCH W PRAKTYCE
DESCRIPTION:Wykład opisujący podstawowe pojęcia z zakresu przetwarzania danych i budowania na ich podstawie narracji z wykorzystaniem interdyscyplinarnych narzędzi w dobie estetyki opartej o bazy danych. \nProwadzący: Dominik Uhlig \nForma: ćwiczenia laboratoryjne \nCzas trawnia: 10h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n1. Światowe przykłady rozbudowanych wizualizacji danych. \n2. “Tłuste koty”\, analiza projektu data storytellingowego Gazety Wyborczej (działu Biq data). \n3. Przykłady aplikacji wykorzystujących data storytelling jako główną funkcjonalność. \n4. Omówienie startowego zestawu narzędzi do stworzenia wizualizacji. \n5. Podstawowe zasady pracy z danymi i wizualizacjami. \n6. Najczęściej popełniane błędy w wizualizacji. \n7. Czym jest Agile w pracy z data storytellingiem i dlaczego zaczynamy od odbiorców? \nForma zaliczenia: Zaliczenie \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZapoznanie studentów/ek z najlepszymi przykładami data storytellingu w Polsce i na świecie\nPrzekazanie wiedzy z zakresu praktycznej pracy z danymi przy tworzeniu wizualizacji jak dobór narzędzi\, praca w zespole czy sposobów unikania błędów\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \n\n  \nLiteratura obowiązkowa: \n\nhttps://biqdata.wyborcza.pl\nhttps://datajournalism.com/read/blog/best-data-journalism-projects-2022\n\n\nBadania \n\nhttps://biqdata.wyborcza.pl
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/wizualizacja-danych-w-praktyce/
CATEGORIES:III zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/chart.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240407T090000
DTEND;TZID=UTC:20240407T183000
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T151913Z
LAST-MODIFIED:20231221T170307Z
UID:7595-1712480400-1712514600@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:PRAKTYCZNE ZAGADNIENIA POZYSKIWANIA DANYCH
DESCRIPTION:Zajęcia podnoszące kompetencje z wyszukiwania informacji i danych\, w tym ich automatycznego pobierania ze stron internetowych z użyciem narzędzie ICT. Podejmowane także aspekty ochrony prawne zasobów informacyjnych. \nProwadzący: Łukasz Żyła \nForma: zajęcia warsztatowe \nCzas trawnia: 10h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n1. Jakich danych poszukujemy? \n2. Rodzaje dostępnych w Internecie danych\, plików i ich formatów. \n3. Źródła informacji. OSINT\, czyli biały wywiad. \n4. Sztuczna inteligencja i wstępny research. \n5. Wniosek o udostępnienie informacji publicznej w praktyce. \n6. Parsowanie i scrapowanie stron internetowych (przegląd narzędzi) \n7. Scrapowanie strony za pomocą Arkuszów Google. \n8. Dane w real-time z wykorzystaniem API \n9. Zasoby danych w Internecie. \nForma zaliczenia: Zaliczenie \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nWykształcenie i rozwój umiejętności z zakresu analizy sposobów pozyskiwania danych i informacji pod względem technicznym i prawnym\nPrzekazanie studentom/kom umiejętności wyszukiwania i pozyskiwania danych z użyciem ICT\nPrzekazanie wiedzy i jej praktycznego wykorzystania do zdobywania danych publicznych w trybach ustawowych oraz z wykorzystaniem automatyzacji\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \nLiteratura obowiązkowa: \n\nhttps://www.w3.org\nhttp://5stardata.info/en/\nBłaszczyk A.\, Encyklopedia rozszerzeń i formatów plików\, Gliwice 2001.\nGraham M.\, Dutton H.W.\, Society and the Internet: How Networks of Information and Communication are Changing Our Lives\, Oxford University Press 2014
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/praktyczne-zagadnienia-pozyskiwania-danych/
CATEGORIES:II zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/data-mining.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240406T090000
DTEND;TZID=UTC:20240406T150000
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231205T181745Z
LAST-MODIFIED:20231221T170232Z
UID:7257-1712394000-1712415600@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:PRAWO PRZETWARZANIA DANYCH I INFORMACJI
DESCRIPTION:Prowadzący: prof UWr dr hab. Michał Bernaczyk \nForma: ćwiczenia laboratoryjne \nCzas trawnia: 8h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \nPostawy funkcjowania sieci internetowej\nJak działa strona internetowa\nJęzyk znaczników HTML\nArkusz styli CSS\nDokumenty internetowe przyjazne użytkownikom i maszynom\nFormaty przetwarzalne maszynowo\nKonwertowanie dokumentów i plikóW\nJak działa serwis github.com\nForma zaliczenia: Zaliczenie \nForma prowadzenia i godziny zajęć: Wykład – 8 godzin \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nPrzekazanie wiedzy dotyczącej aspektów prawnych dostępu do informacji i jej przetwarzania.\nUświadomienie uczestnikom/czkom zagrożeń wynikających z niewłaściwego obchodzenia się z danymi i informacjami.\nZapoznanie uczestników/czki z podstawowymi aktami prawnymi z zakresu pozyskiwania\, przetwarzania i publikowania danych i treści informacyjnych w sieci Internet.\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \n  \nLiteratura obowiązkowa:\nUstawa z dnia 6 września 2001 r. o dostępie do informacji publicznej \nBadania i publikacje\nM. Bernaczyk\, Prawo do informacji publicznej w Polsce i na świecie\, Warszawa 2014.
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/prawo-przetwarzania-danych-i-informacji/
LOCATION:AGH\, Czarnowiejska 36/Budynek C-7\, Kraków\, 6422627351\, 44-238\, Poland
CATEGORIES:II zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/document.png
ORGANIZER;CN="AGH":MAILTO:datastory@agh.edu.pl
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240303T130000
DTEND;TZID=UTC:20240303T164500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T150217Z
LAST-MODIFIED:20240117T204112Z
UID:7591-1709470800-1709484300@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:PODSTAWY SIECI INTERNET I JEJ SEMANTYK
DESCRIPTION:Zajęcia dotyczące semantyki sieci Internet oraz podstaw jej budowy. Na zajęciach zaprezentowane zostaną przede wszystkim praktyczne ćwiczenia laboratoryjne z pracy z dokumentami html. \nProwadzący: Piotr Pięta \nForma: ćwiczenia laboratoryjne \nCzas trawnia: 5h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n\nPostawy funkcjowania sieci internetowej\nJak działa strona internetowa\nJęzyk znaczników HTML\nArkusz styli CSS\nDokumenty internetowe przyjazne użytkownikom i maszynom\nFormaty przetwarzalne maszynowo\nKonwertowanie dokumentów i plikóW\nJak działa serwis github.com\n\nForma zaliczenia: Zaliczenie \nForma prowadzenia i godziny zajęć: Ćwiczenia laboratoryjne – 10 godzin \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZapoznanie studentów/ek z zasadami funkcjonowania stron internetowych i sieci internetowej\nPrzekazanie wiedzy z zakresu edycji dokumentów i plików udostępnianych w sieci internetowej\nPrezentacja języka znaczników HTML oraz CSS\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \nLiteratura obowiązkowa:  \n\nhttps://www.w3.org\nhttp://5stardata.info/en/\nBłaszczyk A.\, Encyklopedia rozszerzeń i formatów plików\, Gliwice 2001.\nGraham M.\, Dutton H.W.\, Society and the Internet: How Networks of Information and Communication are Changing Our Lives\, Oxford University Press 2014
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/podstawy-sieci-internet-i-jej-semantyk-2/
CATEGORIES:I zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/world.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240303T090000
DTEND;TZID=UTC:20240303T124500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231221T150031Z
LAST-MODIFIED:20231221T170638Z
UID:7589-1709456400-1709469900@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:DANE - WSTĘP INTERDYSCYPLINARNY
DESCRIPTION:Wykład opisujący podstawowe pojęcia z zakresu przetwarzania danych i budowania na ich podstawie narracji z wykorzystaniem interdyscyplinarnych narzędzi w dobie estetyki opartej o bazy danych. \nProwadzący: Łukasz Żyła \nForma: wykład \nCzas trawnia: 5h \nSala: 3.11a \nZakres tematyczny: \n\nHistoria przetwarzania informacji\nBig data\, open data\, społeczeństwo informacyjne\nBaza danych i narracja\nCzym jest a czym nie jest data storytelling?\nNarzędzia do pozyskiwania i przetwarzania danych\nRodzaje danych w społeczeństwie informacyjnym\nPodsumowanie\n\nForma zaliczenia: Zaliczenie \nForma prowadzenia i godziny zajęć: Wykład – 10 godzin \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZwiększenie wiedzy z zakresu pojęcia danych w odniesieniu do takich dziedzin i teorii jak informatyka\,teoria mediów\, prawo\, infologia;\nUświadomienie problematyki danych w społeczeństwie informacyjnym i ich percepcji przez odbiorców.teoria mediów\, prawo\, infologia.\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \n\nLiteratura obowiązkowa: \n\n“Database as symbolic form”\, Lev Manovich\, manovich.net 1998.\n“Świat informacji”\, Marek Hetmański\, Difin 201\n“Computer: A History of the Information Machine”\, Martin Campbell-Kelly\, Routledge 2013.\n“Wprowadzenie do badań nad komunikowaniem”\, John Fiske\, Astrum 2003.\nThe Data Journalism Handbook 2\, datajournalism.com\n“Dziennikarstwo danych i data storytelling”\, Łukasz Żyła\, Helion 2022.\n\n\nBadania i publikacje: \n\n“Dziennikarstwo danych i data storytelling”\, Łukasz Żyła\, Helion 2022.
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/dane-wstep-interdyscyplinarny-2/
CATEGORIES:I zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/dashboard-1.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240302T130000
DTEND;TZID=UTC:20240302T164500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231213T143431Z
LAST-MODIFIED:20240117T204250Z
UID:7403-1709384400-1709397900@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:PODSTAWY SIECI INTERNET I JEJ SEMANTYK
DESCRIPTION:Zajęcia dotyczące semantyki sieci Internet oraz podstaw jej budowy. Na zajęciach zaprezentowane zostaną przede wszystkim praktyczne ćwiczenia laboratoryjne z pracy z dokumentami html. \nProwadzący: Piotr Pięta \nForma: ćwiczenia laboratoryjne \nCzas trawnia: 5h \nSala: 4.15 \nZakres tematyczny: \n\nPostawy funkcjowania sieci internetowej\nJak działa strona internetowa\nJęzyk znaczników HTML\nArkusz styli CSS\nDokumenty internetowe przyjazne użytkownikom i maszynom\nFormaty przetwarzalne maszynowo\nKonwertowanie dokumentów i plikóW\nJak działa serwis github.com\n\nForma zaliczenia: Zaliczenie \nForma prowadzenia i godziny zajęć: Ćwiczenia laboratoryjne – 10 godzin \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZapoznanie studentów/ek z zasadami funkcjonowania stron internetowych i sieci internetowej\nPrzekazanie wiedzy z zakresu edycji dokumentów i plików udostępnianych w sieci internetowej\nPrezentacja języka znaczników HTML oraz CSS\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \nLiteratura obowiązkowa:  \n\nhttps://www.w3.org\nhttp://5stardata.info/en/\nBłaszczyk A.\, Encyklopedia rozszerzeń i formatów plików\, Gliwice 2001.\nGraham M.\, Dutton H.W.\, Society and the Internet: How Networks of Information and Communication are Changing Our Lives\, Oxford University Press 2014
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/podstawy-sieci-internet-i-jej-semantyk/
CATEGORIES:I zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/world.png
END:VEVENT
BEGIN:VEVENT
DTSTART;TZID=UTC:20240302T090000
DTEND;TZID=UTC:20240302T124500
DTSTAMP:20260502T225920
CREATED:20231205T163912Z
LAST-MODIFIED:20231221T170109Z
UID:7247-1709370000-1709383500@datastory.agh.edu.pl
SUMMARY:DANE - WSTĘP INTERDYSCYPLINARNY
DESCRIPTION:Wykład opisujący podstawowe pojęcia z zakresu przetwarzania danych i budowania na ich podstawie narracji z wykorzystaniem interdyscyplinarnych narzędzi w dobie estetyki opartej o bazy danych. \nProwadzący: Łukasz Żyła \nForma: wykład \nCzas trawnia: 5h \nSala: 3.11a \nZakres tematyczny: \n\nHistoria przetwarzania informacji\nBig data\, open data\, społeczeństwo informacyjne\nBaza danych i narracja\nCzym jest a czym nie jest data storytelling?\nNarzędzia do pozyskiwania i przetwarzania danych\nRodzaje danych w społeczeństwie informacyjnym\nPodsumowanie\n\nForma zaliczenia: Zaliczenie \nForma prowadzenia i godziny zajęć: Wykład – 10 godzin \nLiczba punktów ECTS: 2 \nCele kształcenia dla przedmiotu: \n\nZwiększenie wiedzy z zakresu pojęcia danych w odniesieniu do takich dziedzin i teorii jak informatyka\,teoria mediów\, prawo\, infologia;\nUświadomienie problematyki danych w społeczeństwie informacyjnym i ich percepcji przez odbiorców.teoria mediów\, prawo\, infologia.\n\nWarunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć\, w tym zasady zaliczeń poprawkowych\, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą. \nSposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.). \nSposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach\nStudent/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot \nWymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych \nZasady udziału w poszczególnych zajęciach\, ze wskazaniem\, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa \n\nLiteratura obowiązkowa: \n\n“Database as symbolic form”\, Lev Manovich\, manovich.net 1998.\n“Świat informacji”\, Marek Hetmański\, Difin 201\n“Computer: A History of the Information Machine”\, Martin Campbell-Kelly\, Routledge 2013.\n“Wprowadzenie do badań nad komunikowaniem”\, John Fiske\, Astrum 2003.\nThe Data Journalism Handbook 2\, datajournalism.com\n“Dziennikarstwo danych i data storytelling”\, Łukasz Żyła\, Helion 2022.\n\n\nBadania i publikacje: \n\n“Dziennikarstwo danych i data storytelling”\, Łukasz Żyła\, Helion 2022.
URL:https://datastory.agh.edu.pl/index.php/zajecia/dane-wstep-interdyscyplinarny/
LOCATION:AGH\, Czarnowiejska 36/Budynek C-7\, Kraków\, 6422627351\, 44-238\, Poland
CATEGORIES:I zjazd
ATTACH;FMTTYPE=image/png:https://datastory.agh.edu.pl/wp-content/uploads/2023/12/dashboard.png
ORGANIZER;CN="AGH":MAILTO:datastory@agh.edu.pl
END:VEVENT
END:VCALENDAR