doc. dr. Nuša Erman

E-mail: nusa.erman@fis.unm.si
Govorilne ure: po dogovoru
Bibliografija: COBISS šifra 30813

V letu 2007 je diplomirala na Fakulteti za družbene vede Univerze v Ljubljani, smer Družboslovna informatika. Doktorski študij je zaključila na Interdisciplinarnem doktorskem študiju Statistika Univerze v Ljubljani, kjer je leta 2013 zagovarjala svojo doktorsko disertacijo z naslovom “Analiza znanstvenih omrežij na področju e-uprave”. Od leta 2008 do leta 2013 je bila zaposlena kot mlada raziskovalka na Fakulteti za upravo Univerze v Ljubljani. Od leta 2014 se samostojno ukvarja s statističnim svetovanjem in izvajanjem statističnih analiz ter kot zunanja sodelavka sodeluje na Fakulteti za uporabne družbene študije v Novi Gorici. Svojo strokovno znanje je izpopolnjevala tudi s sodelovanjem v gospodarstvu.

Na Fakulteti za informacijske študije je najprej sodelovala kot zunanja sodelavka, od leta 2017 pa je na fakulteti zaposlena kot visokošolska učiteljica. V študijskem letu 2019/20 izvaja predmete Statistika 1, Statistika 2, Multivariatna analiza, Metode kvantitativne analize, predavanja pri predmetu Projekti informacijskih tehnologij ter vaje pri predmetu Preizkušanje, evalvacija in revidiranje informacijskih sistemov.    

1. letnik

Statistika 1

Pri predmetu Statistika 1 študentje spoznajo proces statistične obdelave podatkov (npr. obdelava anketnih vprašalnikov). Vzorec, spremenljivka, vprašalnik, aritmetična sredina, mediana, koeficient korelacije so le nekateri od pojmov, ki jih aktivno uporabljajo pri samem predmetu. Za osnovno statistično obdelavo podatkov študentje na vajah v računalniški učilnici uporabijo sodobna programska orodja (SPSS, …), ki omogočajo analizo zbranih podatkov. Pripravijo tudi projekt, ki obravnava konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.

Statistika 2

Predmet Statistika 2 nadaljuje predstavitev procesa statistične obdelave podatkov. Verjetnostni račun, anketno raziskovanje, ocenjevanje parametrov, slučajni vzorci, statistične domneve, bivariatna analiza so novi pojmi, ki jih študentje spoznajo. Za osnovno statistično obdelavo podatkov na vajah v računalniški učilnici uporabijo sodobna programska orodja (R), ki omogočajo urejanje in prikazovanje podatkov, izračun vseh pomembnih parametrov, intervalne ocene parametrov ter preizkušanje domnev. Pripravijo tudi projekt, s katerim rešijo konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.

2. letnik

Multivariatna analiza

Multivariatna analiza študente seznani s teoretskimi osnovami in s praktičnimi vidiki statističnih metod s področja multivariatne statistike. Študentje se srečajo z matrikami, razvrščanjem v skupine, multivariatno, regresijsko, faktorsko in diskriminantno analizo, analizo variance ter analizo glavnih komponent. Pri tem se usposobijo za izvedbo najzahtevnejše statistične analize za izvedbo raziskav, kjer se obravnava povezava med več statističnimi spremenljivkami hkrati. Po skupinah izvedejo projekt, kjer konkreten statistični problem rešujejo tudi z uporabo najaktualnejših programskih orodij za statistično analizo. Povezava na učni načrt.

1. letnik

Statistika 1

Pri predmetu Statistika 1 študentje spoznajo proces statistične obdelave podatkov (npr. obdelava anketnih vprašalnikov). Vzorec, spremenljivka, vprašalnik, aritmetična sredina, mediana, koeficient korelacije so le nekateri od pojmov, ki jih bodo aktivno uporabljali pri samem predmetu. Za osnovno statistično obdelavo podatkov na vajah v računalniški učilnici uporabljajo sodobna programska orodja (SPSS, …), ki omogočajo analizo zbranih podatkov. Pripravijo tudi projekt, ki bo obravnaval konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.

Statistika 2

Predmet Statistika 2 nadaljuje predstavitev procesa statistične obdelave podatkov. Verjetnostni račun, anketno raziskovanje, ocenjevanje parametrov, slučajni vzorci, statistične domneve, bivariatna analiza so novi pojmi, ki jih študentje spoznajo. Za osnovno statistično obdelavo podatkov na vajah v računalniški učilnici uporabijo sodobna programska orodja (R), ki omogočajo urejanje in prikazovanje podatkov, izračun vseh pomembnih parametrov, intervalne ocene parametrov ter preizkušanje domnev. Pripravijo tudi projekt, s katerim rešijo konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.

2. letnik

Multivariatna analiza

Multivariatna analiza študente seznani s teoretskimi osnovami in s praktičnimi vidiki statističnih metod iz področja multivariatne statistike. Študentje se srečajo z matrikami, razvrščanjem v skupine, kanonično korelacijo, podatkovnim rudarjenjem, multivariatno, regresijsko, faktorsko in diskriminantno analizo, analizo variance ter metodo glavnih komponent. Pri tem se usposobijo za izvedbo najzahtevnejše statistične analize za izvedbo raziskav, kjer se obravnava povezava med več statističnimi spremenljivkami hkrati. Po skupinah izvedejo projekt, kjer bodo konkreten statistični problem reševali tudi z uporabo najaktualnejših programskih orodij za statistično analizo. Povezava na učni načrt.

1. letnik

Statistika 1

Pri predmetu Statistika 1 študenti spoznajo proces statistične obdelave podatkov (npr. obdelava anketnih vprašalnikov). Vzorec, spremenljivka, vprašalnik, aritmetična sredina, mediana, koeficient korelacije, časovne vrste so le nekateri od pojmov, ki jih aktivno uporabljajo pri samem predmetu. Za osnovno statistično obdelavo podatkov študentje na vajah v računalniški učilnici uporabijo sodobna programska orodja (SPSS, …), ki omogočajo analizo zbranih podatkov. Pripravijo tudi projekt, ki obravnava konkreten statistični problem. Povezava na učni načrt.

1. letnik

Napredna statistika

Pri predmetu Napredna statistika študenti spoznajo osnovne in napredne metode analize podatkov in poizvedovanja v podatkih ter raziskovalne metode, postopke in procese. Cilj predmeta je, da so študenti sposobni samostojne izvedbe kvantitativne raziskave in analize podatkov z uporabo ustreznih statističnih metod in modelov s pomočjo primerne programske opreme. Študenti so sposobni uporabiti izbrane metode in tehnike kvantitativnega raziskovanja na višjem nivoju ter pridobijo znanje o uporabi osnovne programske opreme za kvantitativno analizo. Povezava na učni načrt.

1. letnik

Metode kvantitativne analize

Metode kvantitativne analize predstavijo pristope kvantitativnega raziskovanja ter izbrane statistične metode za izvedbo zahtevnih kvantitativnih analiz. Študentje spoznajo vse najpomembnejše faze kvantitativne raziskave: formuliranje raziskovalnih vprašanj oz. hipotez, definiranje skupine, na kateri se bo izvajala kvantitativna analiza, morebitna izbira vzorca, definiranje merjenih spremenljivk, zbiranje podatkov (merjenje), analiza podatkov, preverjanje domnev in interpretacija ter predstavitev rezultatov. Pri tem uporabljajo sodobno programsko opremo (poudarek je na zahtevnem, a zelo zmogljivem programu R). Povezava na učni načrt.

Projekti informacijskih tehnologij

Študentje osnovno znanje o projektnem delu nadgradijo s poznavanjem informacijsko komunikacijskih orodij za vodenje projektov, ki jih tudi aktivno uporabljajo na vajah. Spoznajo postopke projektnega vodenja, organiziranja, delovanja in komuniciranja s projektno skupino, identifikacije naročnikovih zahtev, razvoja načrta projekta informacijskih tehnologij, sistemski pristop v upravljanju projektov, monitoring projekta in nadzor ter upravljanje tveganj v projektih IT. Tako so sposobni pripraviti in voditi projekt informacijskih tehnologij, nadzirati izvajanje projektov informacijskih tehnologij in pri tem uporabljati ustrezno tehnologijo za vodenje projektov. Povezava na učni načrt.

Skip to content