Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Wykorzystanie metod data mining w analizach 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 | Wykorzystanie metod data mining w analizach 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
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawy statystyki i metod stosowanych w statystyce |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Drzewa decyzyjne (CART, CHAID, drzewa ze wzmacnianiem, losowy las) | 4 |
| T-L-2 | Sztuczne sieci neuronowe i ich praktyczne zastosowania w analizie danych biologicznych | 2 |
| T-L-3 | Metoda MARS jako narzędzie w analizach biologicznych | 2 |
| T-L-4 | Analiza skupień (algorytm k-średnich i EM) | 2 |
| T-L-5 | Algorytm k-najbliższych sąsiadów. Naiwny klasyfikator Bayesa. Maszyny wektorów podpierających | 2 |
| T-L-6 | Metody wdrażania modeli predykcyjnych. Ocena dobroci dopasowania, klasyfikacji i predykcji. Wykorzystanie przestrzeni roboczych do przeprowadzania analiz w programie Statistica | 3 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych | 2 |
| T-W-2 | Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie reguł | 3 |
| T-W-3 | Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące | 2 |
| T-W-4 | Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w zgłębianiu danych biologicznych | 3 |
| T-W-5 | Analiza skupień metodą k-średnich i EM | 2 |
| T-W-6 | Inne modele zgłębiania danych - naiwny klasyfikator Bayesa, metoda MARS. Predykcja na podstawie wielu modeli. Metody bagging i boosting. | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-L-2 | Przygotowanie teoretyczne do zajęć | 5 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 10 |
| A-L-4 | Zaliczenie praktyczne | 1 |
| 31 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział studentów w wykładach | 10 |
| A-W-2 | Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia | 10 |
| A-W-3 | Przygotowanie do pisemnego zaliczenia | 10 |
| A-W-4 | Zaliczenie pisemne | 1 |
| 31 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia |
| M-2 | Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora |
| M-3 | Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-D36_W01 Student wymienia poznane na zajęciach programy do analiz data mining, charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, opisuje zadania eksploracji danych oraz objaśnia zasady działania wybranych metod data mining | BI_1A_W13, BI_1A_W17 | P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08 | InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05 | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5 | M-1, M-2 | S-1 |
| BI_1A_BI-S-D36_W02 Student opisuje możliwości wykorzystania metod data mining w analizach danych biologicznych na przykładach | BI_1A_W13, BI_1A_W17 | P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08 | InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05 | C-1 | T-W-6, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3, T-W-5 | M-2, M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-D36_U01 Student wykorzystuje poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | BI_1A_U13 | T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U10 | InzA_U05, InzA_U06 | C-1 | T-L-6, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5 | M-1, M-2, M-3 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-D36_K01 jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego | BI_1A_K02 | P1A_K01, P1A_K04 | — | C-1 | T-W-6, T-W-1, T-W-5, T-L-2, T-L-4, T-L-3, T-L-5, T-L-6, T-L-1, T-W-2, T-W-4, T-W-3 | M-1, M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-D36_W01 Student wymienia poznane na zajęciach programy do analiz data mining, charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, opisuje zadania eksploracji danych oraz objaśnia zasady działania wybranych metod data mining | 2,0 | |
| 3,0 | potrafi opisać stosowane na zajęciach metody data mining | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BI_1A_BI-S-D36_W02 Student opisuje możliwości wykorzystania metod data mining w analizach danych biologicznych na przykładach | 2,0 | |
| 3,0 | wie kiedy zastosować wybraną metoda data mining do odpowiedniego problemu | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-D36_U01 Student wykorzystuje poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | 2,0 | |
| 3,0 | Potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomoca wybranej metody data mining | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BI_1A_BI-S-D36_K01 jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego | 2,0 | |
| 3,0 | Student 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
- Stanisz A., Przystępny kurs statystyki. t III Analizy wielowymiarowe., StatSoft, Kraków, 2005
- Gatnar E., Podejście wielomodelowe w zagadnieniach dyskryminacji i regresji, PWN, Warszawa, 2008
- Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008
Literatura dodatkowa
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The elements of Statistical Learning, Data mining Inference and Prediction, Springer, 2001