Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Eksploracja danych biologicznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Eksploracja danych biologicznych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Nauk o Zwierzętach Przeżuwających
Nauczyciel odpowiedzialny Wilhelm Grzesiak <Wilhelm.Grzesiak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Daniel Zaborski <Daniel.Zaborski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny — Grupa obieralna —

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 15 1,20,41zaliczenie
wykładyW4 10 0,80,59zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja2
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka2
T-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych3
T-L-4Analiza log-liniowa2
T-L-5Inne metody regresji w eksploracji danych biologicznych2
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji2
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech2
15
wykłady
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji2
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń2
T-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa1
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.2
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu1
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do zajęć5
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-L-4Zaliczenie pisemne1
36
wykłady
A-W-1Udział studentów w wykładach10
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia5
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia8
A-W-4Zaliczenie pisemne1
24

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_W01
Student charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień		BI_1A_W13, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-5M-2, M-1S-1
BI_1A_BI-S-O5.1_W02
Student opisuje możliwości wykorzystania metod regresji i analizy dyskryminacyjnej w analizach danych biologicznych na przykładach		BI_1A_W13, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-3, T-W-2, T-W-5, T-W-1, T-W-4, T-W-6M-1, M-2S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_U01
Student wykorzystuje poznane metody eksploracji danych do pogłębionej analizy populacji biologicznej		BI_1A_U13T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U10InzA_U05, InzA_U06C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-7, T-L-4, T-L-6M-2, M-1, M-3S-2

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_K01
Student jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego		BI_1A_K02P1A_K01, P1A_K04—C-1T-L-3, T-L-5, T-W-2, T-L-7, T-L-4, T-W-6, T-W-1, T-W-4, T-L-1, T-W-3, T-L-2, T-L-6, T-W-5M-2, M-1, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_W01
Student charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień		2,0
3,0Student potrafi opisać stosowane na zajęciach metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0
BI_1A_BI-S-O5.1_W02
Student opisuje możliwości wykorzystania metod regresji i analizy dyskryminacyjnej w analizach danych biologicznych na przykładach		2,0
3,0Student wie, kiedy zastosować wybraną metodę eksploracji danych do odpowiedniego problemu
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_U01
Student wykorzystuje poznane metody eksploracji danych do pogłębionej analizy populacji biologicznej		2,0
3,0Student potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomocą wybranej metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_K01
Student jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego		2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych sposobach 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
  3. Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, 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-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja2
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka2
T-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych3
T-L-4Analiza log-liniowa2
T-L-5Inne metody regresji w eksploracji danych biologicznych2
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji2
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji2
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń2
T-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa1
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.2
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu1
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do zajęć5
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-L-4Zaliczenie pisemne1
36
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział studentów w wykładach10
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia5
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia8
A-W-4Zaliczenie pisemne1
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_W01Student charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi opisać stosowane na zajęciach metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_W02Student opisuje możliwości wykorzystania metod regresji i analizy dyskryminacyjnej w analizach danych biologicznych na przykładach
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wie, kiedy zastosować wybraną metodę eksploracji danych do odpowiedniego problemu
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_U01Student wykorzystuje poznane metody eksploracji danych do pogłębionej analizy populacji biologicznej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka
T-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech
T-L-4Analiza log-liniowa
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomocą wybranej metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_K01Student jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K02wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
P1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych
T-L-5Inne metody regresji w eksploracji danych biologicznych
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech
T-L-4Analiza log-liniowa
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.
T-L-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja
T-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych sposobach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
3,5
4,0
4,5
5,0