Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (N2)
Sylabus przedmiotu Eksploracja danych biologicznych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Biologia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk przyrodniczych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Eksploracja danych biologicznych | ||
| Specjalność | Biologia zwierząt | ||
| 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 | 3 | Grupa obieralna | 3 |
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 różnorodnymi metodami eksploracji danych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Przykłady wstępnej obróbki dużych zbiorów danych biologicznych. Metody redukcji wymiaru | 2 |
| T-A-2 | Analiza dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych | 2 |
| T-A-3 | Ogólne modele CHAID, drzewa klasyfikacyjne i regresyjne ze wzmacnianiem | 4 |
| T-A-4 | Reguły asocjacyjne oraz techniki ewaluacji modelu | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie w zagadnienia związane z eksploracją danych, wstępne przetwarzanie danych | 1 |
| T-W-2 | Metody redukcji wymiaru danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji | 1 |
| T-W-3 | Kierunki eksploracji - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie reguł | 1 |
| T-W-4 | Zastosowanie regresji w eksploracji danych. Regresja logistyczna i log-liniowa | 1 |
| T-W-5 | Metoda MARS | 1 |
| T-W-6 | Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne. Losowy las. Rózne modele i ich zastosowanie | 1 |
| T-W-7 | Metoda wektorów nośnych. Naiwny klasyfikator Bayesa. Metoda k-najbliższych sąsiadów | 2 |
| T-W-8 | Grupowanie hierarchiczne i metodą k-średnich | 1 |
| T-W-9 | Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje i zastosowanie, budowa, algorytmy uczące. Algorytmy genetyczne | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Przygotowanie do ćwiczeń audytoryjnych | 15 |
| A-A-2 | przygotowanie do zaliczenia | 3 |
| A-A-3 | Zaliczenie pisemne | 2 |
| A-A-4 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | udzial studentów w wykładach | 10 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 18 |
| A-W-3 | Zaliczenie pisemne wykładów | 2 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny prezentujący omawiane zagadnienia |
| M-2 | prezentacje multimedialne z pomoca komputera i projektora |
| M-3 | pokaz i teoretyczny opis różnych metod eksploracyjnych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z prezentowanego materiału na wykładach i ćwiczeniach |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-O.4_W01 definiuje pojęcie eksploracji danych, charakteryzuje genezę, cel, zastosowania metod eksploracji danych w naukach biologicznych, opisuje cel i etapy wstępnej obróbki danych, charakteryzuje metody redukcji wymiaru oraz główne kierunki eksploracji danych | BL_2A_W05, BL_2A_W01 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W04, P2A_W05, P2A_W06 | C-1 | T-W-2, T-W-1, T-W-3 | M-2, M-3, M-1 | S-1 |
| BL_2A_BLZ-S-O.4_W02 opisuje zastosowanie metod regresyjnych w eksploracji danych biologicznych, wskazuje na założenia stosowalności modeli, metody ich ewaluacji oraz wykorzystanie w predykcji | BL_2A_W05 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W06 | C-1 | T-W-4 | M-2, M-1 | S-1 |
| BL_2A_BLZ-S-O.4_W03 opisuje pozostałe metody eksploracji danych biologicznych oraz ich przykładowe zastosowania, dostrzegając wady i zalety każdej z metod | BL_2A_W05 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W06 | C-1 | T-W-7, T-W-6, T-W-8, T-W-9, 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-O.4_U01 wykorzystuje zaawansowane metody statystyczne w eksploracji złożonych danych biologicznych | BL_2A_U07 | P2A_U03, P2A_U05 | C-1 | T-A-2, T-A-4, T-A-1, T-A-3 | M-3 | S-1 |
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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-O.4_K01 jest zdolny do efektywnej pracy indywidualnej | BL_2A_K05 | P2A_K01, P2A_K02, P2A_K03, P2A_K08 | C-1 | T-A-1, T-A-2, T-W-5, T-W-3, T-A-4, T-A-3, T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-8, T-W-1, T-W-7, T-W-9 | M-3, M-2, M-1 | — |
| BL_2A_BLZ-S-O.4_K02 wykorzystuje metody statystyczne w interpretowaniu zjawisk i procesów biologicznych, dając tym samym wyraz swojego przekonania o ich poznawalności | BL_2A_K01 | P2A_K04, P2A_K07 | C-1 | T-W-4, T-W-1, T-W-7, T-W-8, T-W-5, T-W-3, T-W-9, T-A-1, T-A-4, T-A-2, T-A-3, T-W-2, T-W-6 | M-1, M-3, M-2 | — |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-O.4_W01 definiuje pojęcie eksploracji danych, charakteryzuje genezę, cel, zastosowania metod eksploracji danych w naukach biologicznych, opisuje cel i etapy wstępnej obróbki danych, charakteryzuje metody redukcji wymiaru oraz główne kierunki eksploracji danych | 2,0 | |
| 3,0 | Student definiuje podstawowe pojęcia z dziedziny eksploracji danych oraz krótko charakteryzuje podstawowe etapy wstępnej obróbki danych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLZ-S-O.4_W02 opisuje zastosowanie metod regresyjnych w eksploracji danych biologicznych, wskazuje na założenia stosowalności modeli, metody ich ewaluacji oraz wykorzystanie w predykcji | 2,0 | |
| 3,0 | Student krótko charakteryzuje poznane modele regresyjne | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 | ||
| BL_2A_BLZ-S-O.4_W03 opisuje pozostałe metody eksploracji danych biologicznych oraz ich przykładowe zastosowania, dostrzegając wady i zalety każdej z metod | 2,0 | |
| 3,0 | Student krótko opisuje pozostałe metody eksploracji danych i możliwości ich zastosowania w zagadnieniach biologicznych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLZ-S-O.4_U01 wykorzystuje zaawansowane metody statystyczne w eksploracji złożonych danych biologicznych | 2,0 | |
| 3,0 | Student wykazuje podstawowe umiejętności posługiwania się poznanymi na zajęciach programami przy tworzeniu, weryfikacji i eksploatacji modeli z dziedziny eksploracji danych do analizy zagadnień biologicznych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, PWN, Warszawa, 2008
- Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych, PWN, Warszawa, 2006