Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (N1)

Sylabus przedmiotu Komputerowa analiza danych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Biotechnologia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Komputerowa analiza danych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 8 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 10 2,00,41zaliczenie
wykładyW4 5 1,00,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy statystyki i metod stosowanych w statystyce

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Przygotowywanie danych do analiz komputerowych, sposoby obróbki, przekształcania danych danych2
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień4
T-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego4
10
wykłady
T-W-1Rodzaje danych i sposoby ich analizy. Możliwości transformacji, wizualizacji i wykorzystywania danychdanych.1
T-W-2metody statystycznej analizy danych - regresja wieloraka, segmentowa, linearyzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne, analiza skupień2
T-W-3Metody uczenia maszynowego do analizy danych - sztuczne sieci neuronowe, drzewa klasyfikacyjne, metoda MARS, naiwny klasyfikator Bayesa.2
5

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1udział studenta w ćwiczeniach10
A-L-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia20
A-L-3przygotowanie do zaliczenia20
50
wykłady
A-W-1udzial studentów w wykładach5
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia9
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia9
A-W-4Konsultacje2
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-3pokaz oraz symulacja działania programów prezentujących poszczególne metody

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: sprawdzian zaliczeniowy z prowadzonych wykładów i ćwiczeń

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-N-O8.2_W01
umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
BT_1A_W19C-1T-W-3, T-W-2, T-W-1M-2, M-1, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-N-O8.2_U01
Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
BT_1A_U12C-1T-L-3, T-L-2, T-L-1M-2, M-1, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BT_1A_BT-N-O8.2_K01
jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
BT_1A_K01C-1T-W-3, T-W-2, T-W-1, T-L-3, T-L-2, T-L-1M-2, M-1, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-N-O8.2_W01
umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności w zakresie wykorzystania metod statystycznych do analizy danych biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-N-O8.2_U01
Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać wybrane metody do analizy populacji biologicznej
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-N-O8.2_K01
jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych metodach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Stanisz A., Przystępny kurs statystyki. t III Analizy wielowymiarowe., StatSoft, Kraków, 2005
  2. Gatnar E., Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa, 2008

Literatura dodatkowa

  1. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The elements of Statistical Learning, Data mining Inference and Prediction, Springer, 2001

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Przygotowywanie danych do analiz komputerowych, sposoby obróbki, przekształcania danych danych2
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień4
T-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego4
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Rodzaje danych i sposoby ich analizy. Możliwości transformacji, wizualizacji i wykorzystywania danychdanych.1
T-W-2metody statystycznej analizy danych - regresja wieloraka, segmentowa, linearyzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne, analiza skupień2
T-W-3Metody uczenia maszynowego do analizy danych - sztuczne sieci neuronowe, drzewa klasyfikacyjne, metoda MARS, naiwny klasyfikator Bayesa.2
5

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1udział studenta w ćwiczeniach10
A-L-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia20
A-L-3przygotowanie do zaliczenia20
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1udzial studentów w wykładach5
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia9
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia9
A-W-4Konsultacje2
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.2_W01umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W19Ma podstawową wiedzę z zakresu informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych wykorzystywanych w biotechnologii.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Metody uczenia maszynowego do analizy danych - sztuczne sieci neuronowe, drzewa klasyfikacyjne, metoda MARS, naiwny klasyfikator Bayesa.
T-W-2metody statystycznej analizy danych - regresja wieloraka, segmentowa, linearyzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne, analiza skupień
T-W-1Rodzaje danych i sposoby ich analizy. Możliwości transformacji, wizualizacji i wykorzystywania danychdanych.
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-3pokaz oraz symulacja działania programów prezentujących poszczególne metody
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: sprawdzian zaliczeniowy z prowadzonych wykładów i ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności w zakresie wykorzystania metod statystycznych do analizy danych biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.2_U01Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U12Wykorzystuje narzędzia informatyczne oraz biologiczne bazy danych w badaniach biotechnologicznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień
T-L-1Przygotowywanie danych do analiz komputerowych, sposoby obróbki, przekształcania danych danych
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-3pokaz oraz symulacja działania programów prezentujących poszczególne metody
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: sprawdzian zaliczeniowy z prowadzonych wykładów i ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać wybrane metody do analizy populacji biologicznej
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięBT_1A_BT-N-O8.2_K01jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_K01Rozumie molekularne podstawy procesów biotechnologicznych oraz ma świadomość ich empirycznej poznawalności w oparciu o metody matematyczne i statystyczne.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Metody uczenia maszynowego do analizy danych - sztuczne sieci neuronowe, drzewa klasyfikacyjne, metoda MARS, naiwny klasyfikator Bayesa.
T-W-2metody statystycznej analizy danych - regresja wieloraka, segmentowa, linearyzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne, analiza skupień
T-W-1Rodzaje danych i sposoby ich analizy. Możliwości transformacji, wizualizacji i wykorzystywania danychdanych.
T-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień
T-L-1Przygotowywanie danych do analiz komputerowych, sposoby obróbki, przekształcania danych danych
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-3pokaz oraz symulacja działania programów prezentujących poszczególne metody
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: sprawdzian zaliczeniowy z prowadzonych wykładów i ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych metodach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
3,5
4,0
4,5
5,0