Strona główna » Arkadiusz Kozłowski
Arkadiusz Kozłowski

dr Arkadiusz Kozłowski

Stanowisko:
Adiunkt
232
(+48 58) 523 12 18

Konsultacje

Wszystkie konsultacje w okresie 01.08.2019 - 20.09.2019 zostają odwołane - urlop.

Tydzień I:
Czwartek
godz. 13.00-14.00
pok. 232
Tydzień II:
Czwartek
godz. 13.00-14.00
pok. 232

Prowadzone przedmioty

  • Stacjonarne studia I stopnia
    • Metodyka pisania pracy dyplomowej
    • Organizacja i technika badań próbkowych
  • Niestacjonarne studia I stopnia
    • Matematyka finansowa
    • Podstawy statystyki
    • Zastosowania matematyki w ekonomii
  • Stacjonarne studia II stopnia
    • Seminarium magisterskie
    • Zaawansowane metody wizualizacji i raportowania danych
  • Niestacjonarne studia II stopnia
    • Seminarium magisterskie
    • Zaawansowane metody wizualizacji i raportowania danych

Prowadzone seminaria

Seminarium licencjackie

Kierunek: Informatyka i ekonometria
Specjalność: Metody analizy danych

Tytuł seminarium: Pomiar i analiza zjawisk społeczno-ekonomicznych na podstawie badań próbkowych

Seminarium poświęcone jest przede wszystkim badaniom niewyczerpującym. Studenci mają okazję poszerzyć swoją wiedzę zarówno na temat samej metodologii badania, jak również analizy danych pozyskanych z badań próbkowych.

Tematy poruszane na seminarium obejmują w szczególności takie zagadnienia jak:

  • schematy wyboru próby do badania, błąd losowania,
  • techniki zbierania danych,
  • braki odpowiedzi, imputacja danych, kalibracja,
  • konstrukcja kwestionariusza, błędy pomiaru,
  • przetwarzanie i przygotowanie danych do analizy,
  • złożone metody szacowania parametrów populacji,
  • szacowanie wariancji estymatorów,
  • estymacja wykorzystująca informacje spoza próby,
  • estymacja dla małych obszarów,
  • estymacja Bayesowska,
  • weryfikacja hipotez statystycznych na podstawie prób nieprostych,
  • analiza wariancji,
  • analiza współzależności,
  • klasyfikacja i grupowanie danych,
  • analiza czynnikowa.

Badania próbkowe, którymi zajmują się Studenci, mogą dotyczyć dowolnego aspektu życia gospodarczego i społecznego (badania opinii, marketingowe, przedsiębiorstw itd.).

W pracy można wykorzystać symulacje komputerowe, zarówno w obszarze badań próbkowych (np. do oceny efektywności określonej metody estymacji), jak i w dowolnym innym obszarze związanym ze statystyką i/lub ekonomią (np. do oceny skuteczności określonej strategii inwestowania na GPW).

Prace pisane są na podstawie danych wtórnych lub pierwotnych (tj. z własnego badania próbkowego), a w niektórych przypadkach możliwe jest opieranie się na danych sztucznych (wygenerowanych).

Przy wykonywaniu obliczeń oferowane jest wsparcie w zakresie obsługi programów: Excel, R, SPSS, Statistica.

Seminarium magisterskie

Kierunek: Informatyka i ekonometria
Specjalność: Analiza danych – Big Data

Seminarium poświęcone jest wydobywaniu wiedzy z danych (data science). Studenci mogą pisać pracę na dowolny, wybrany przez siebie temat z dziedziny nauk ekonomicznych, w którym problem badawczy jest rozwiązywany za pomocą odpowiednich metod analizy danych lub dotyczy różnych aspektów pracy z danymi. Szczególnie chętnie widziane są prace z zagadnień:

  • algorytmy uczenia maszynowego i metody data mining (dla celów klasyfikacji, regresji, grupowania, redukcji wymiarowości),
  • źródła i jakość danych,
  • przygotowywanie danych do analizy (m.in. postępowanie w przypadku braków danych, wykrywanie i postępowanie z obserwacjami odstającymi),
  • wizualizacja danych (szczególnie w środowisku R),
  • symulacje komputerowe,
  • fundamenty wnioskowania na podstawie danych (w tym klasyczna estymacja i weryfikacja hipotez, wnioskowanie bayesowskie, wnioskowanie na podstawie prób nieprostych).
Kierunek: Informatyka i ekonometria
Specjalność: Analiza danych – Big Data

Seminarium poświęcone jest wydobywaniu wiedzy z danych (data science). Studenci mogą pisać pracę na dowolny, wybrany przez siebie temat z dziedziny nauk ekonomicznych, w którym problem badawczy jest rozwiązywany za pomocą odpowiednich metod analizy danych lub dotyczy różnych aspektów pracy z danymi. Szczególnie chętnie widziane są prace z zagadnień:

- algorytmy uczenia maszynowego i metody data mining (dla celów klasyfikacji, regresji, grupowania, redukcji wymiarowości),

-  źródła i jakość danych,

- przygotowywanie danych do analizy (m.in. postępowanie w przypadku braków danych, wykrywanie i postępowanie z obserwacjami odstającymi),

-  wizualizacja danych (szczególnie w środowisku R),

-  symulacje komputerowe,

-  fundamenty wnioskowania na podstawie danych (w tym klasyczna estymacja i weryfikacja hipotez, wnioskowanie bayesowskie, wnioskowanie na podstawie prób nieprostych).

Egzaminy i zaliczenia

  • Matematyka finansowa [ćw]
  • grupa: N21-01
    Sobota 16.03.2019
    godz.: 17.00-18.30
    sala A-119
    Z
    termin pierwszy

    grupa: N21-02
    Sobota 16.03.2019
    godz.: 17.00-18.30
    sala A-119
    Z
    termin pierwszy

    grupa: N21-03
    Sobota 16.03.2019
    godz.: 17.00-18.30
    sala A-119
    Z
    termin pierwszy

  • Podstawy statystyki [w]
  • grupa: N24-01
    Sobota 16.03.2019
    godz.: 17.00-17.45
    sala A-119
    E
    termin pierwszy

  • Zastosowania matematyki w ekonomii [ćw]
  • grupa: N13-03
    Sobota 16.03.2019
    godz.: 17.00-18.30
    sala A-119
    Z
    termin pierwszy

Publikacje