Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Nauk o Żywności i Rybactwa - Mikrobiologia stosowana z uz (S2)

Sylabus przedmiotu Statystyka w naukach przyrodniczych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Mikrobiologia stosowana z uz
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł —
Przedmiot Statystyka w naukach przyrodniczych
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Zakład Inżynierii Procesowej i Maszynoznawstwa
Nauczyciel odpowiedzialny Jerzy Balejko <Jerzy.Balejko@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Agnieszka Strzelczak <Agnieszka-Strzelczak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 6 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 15 1,00,50zaliczenie
wykładyW3 15 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedza ze statystyki na poziomie studiów pierwszego stopnia
W-2Znajomość informatyki na poziomie studiów 1 stopnia
W-3Umiejętność obsługi komputera w stopniu dobrym

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Przekazanie rozszerzonej wiedzy z zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych
C-2Rozwinięcie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego
C-3Ukształtowanie umiejętności zaawansowanej eksploracji danych i tworzenia wielowymiarowych modeli statystycznych
C-4Uświadomienie kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wstępna analiza danych i ich prezentacja, statystyki opisowe, analiza normalności rozkładu zmiennej1
T-L-2Analiza regresji liniowej, korelacje1
T-L-3Test t-studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezaleznych i zależnych1
T-L-4Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych i zależnych o rozkładach innych niż normalny1
T-L-5Analiza wariancji - jednoczynnikowa ANOVA, ANOVA efektów głównych, ANOVA dla układów czynnikowych, ANOVA z powtarzanymi pomiarami4
T-L-6Analizy ordynacyjne - PCA, CCA, DCA, RDA4
T-L-7Drzewa klasyfikacyjno-regresyjne3
15
wykłady
T-W-1Statystyka opisowa1
T-W-2Zmienna losowa i jej rozkłady1
T-W-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez2
T-W-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa2
T-W-5Regresja wieloraka1
T-W-6Analiza wariancji1
T-W-7Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - analizy ordynacyjne4
T-W-8Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - drzewa klasyfikacyjno - regresyjne3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2studiowanie literatury10
A-L-3przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego5
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie do zaliczenia15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną
M-2Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe)

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym
S-2Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego ćwiczenia laboratoryjne
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego wykłady

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
MS_2A_PO4-2_W01
Posiada rozszerzoną wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych		MS_2A_W01R2A_W01—C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1, M-2S-1, S-2, S-3

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
MS_2A_PO4-2_U01
Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne		MS_2A_U03, MS_2A_U05R2A_U03, R2A_U04, R2A_U05, R2A_U06, R2A_U07InzA2_U01, InzA2_U02, InzA2_U03, InzA2_U04, InzA2_U05, InzA2_U07C-2T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7M-1, M-2S-1, S-2, S-3
MS_2A_PO4-2_U02
Potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne		MS_2A_U03, MS_2A_U05R2A_U03, R2A_U04, R2A_U05, R2A_U06, R2A_U07InzA2_U01, InzA2_U02, InzA2_U03, InzA2_U04, InzA2_U05, InzA2_U07C-3T-W-7, T-W-8, T-L-6, T-L-7M-1, M-2S-1, S-2, S-3

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
MS_2A_PO4-2_K01
Ma świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych		MS_2A_K01R2A_K01, R2A_K02, R2A_K03, R2A_K07—C-4T-W-7, T-W-8M-1, M-2S-1, S-3

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MS_2A_PO4-2_W01
Posiada rozszerzoną wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych		2,0
3,0Posiada zadowalającą wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych ale z licznymi brakami
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MS_2A_PO4-2_U01
Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne		2,0
3,0Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale z licznymi błędami
3,5
4,0
4,5
5,0
MS_2A_PO4-2_U02
Potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne		2,0
3,0Student potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne, ale z licznymi błędami
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
MS_2A_PO4-2_K01
Ma świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych		2,0
3,0Student ma częściową świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. Łomnicki A., Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2007
  2. Luszniewicz A., Słaby T., Statystyka z pakietem komputerowym STATISTICA PL. Teoria i zastosowania, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa, 2011
  3. Walesiak M., Gatnar E., Statystyczna analiza danych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2009

Literatura dodatkowa

  1. Zieliński T., Jak pokochać statystykę czyli STATISTICA do poduszki, StatSoft Polska, Kraków, 1999
  2. Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2012

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wstępna analiza danych i ich prezentacja, statystyki opisowe, analiza normalności rozkładu zmiennej1
T-L-2Analiza regresji liniowej, korelacje1
T-L-3Test t-studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezaleznych i zależnych1
T-L-4Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych i zależnych o rozkładach innych niż normalny1
T-L-5Analiza wariancji - jednoczynnikowa ANOVA, ANOVA efektów głównych, ANOVA dla układów czynnikowych, ANOVA z powtarzanymi pomiarami4
T-L-6Analizy ordynacyjne - PCA, CCA, DCA, RDA4
T-L-7Drzewa klasyfikacyjno-regresyjne3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Statystyka opisowa1
T-W-2Zmienna losowa i jej rozkłady1
T-W-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez2
T-W-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa2
T-W-5Regresja wieloraka1
T-W-6Analiza wariancji1
T-W-7Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - analizy ordynacyjne4
T-W-8Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - drzewa klasyfikacyjno - regresyjne3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2studiowanie literatury10
A-L-3przygotowanie się do kolokwium zaliczeniowego5
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2przygotowanie do zaliczenia15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMS_2A_PO4-2_W01Posiada rozszerzoną wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_2A_W01Ma poszerzoną wiedzę w zakresie metod statystycznych, technik informatycznych i bioinformatyki wykorzystywanych w naukach przyrodniczych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR2A_W01ma rozszerzoną wiedzę z zakresu biologii, chemii, matematyki, fizyki i nauk pokrewnych dostosowaną do studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Przekazanie rozszerzonej wiedzy z zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych
Treści programoweT-W-1Statystyka opisowa
T-W-2Zmienna losowa i jej rozkłady
T-W-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez
T-W-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa
T-W-5Regresja wieloraka
T-W-6Analiza wariancji
T-W-7Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - analizy ordynacyjne
T-W-8Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - drzewa klasyfikacyjno - regresyjne
T-L-1Wstępna analiza danych i ich prezentacja, statystyki opisowe, analiza normalności rozkładu zmiennej
T-L-2Analiza regresji liniowej, korelacje
T-L-3Test t-studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezaleznych i zależnych
T-L-4Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych i zależnych o rozkładach innych niż normalny
T-L-5Analiza wariancji - jednoczynnikowa ANOVA, ANOVA efektów głównych, ANOVA dla układów czynnikowych, ANOVA z powtarzanymi pomiarami
T-L-6Analizy ordynacyjne - PCA, CCA, DCA, RDA
T-L-7Drzewa klasyfikacyjno-regresyjne
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną
M-2Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe)
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym
S-2Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego ćwiczenia laboratoryjne
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego wykłady
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Posiada zadowalającą wiedzę zakresu podstawowych i zaawansowanych metod statystycznej analizy danych przyrodniczych ale z licznymi brakami
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMS_2A_PO4-2_U01Potrafi prawidłowo przeprowadzić wnioskowanie statystyczne
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_2A_U03Potrafi dobrać właściwe procedury i metody analityczne. Potrafi wykorzystać w praktyce podstawowe i specjalistyczne techniki i narzędzia badawcze właściwe dla mikrobiologii stosowanej i nauk pokrewnych.
MS_2A_U05Posiada umiejętność wprowadzenia systemów zarządzania i normalizacji. Potrafi wykorzystać praktycznie wiedzę z zkresu prawa chroniącego własność intelektualną i prawa pracy. Umie przeprowadzić analizy statystyczne wykorzystane w naukach rolniczych.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR2A_U03rozumie i stosuje odpowiednie technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
R2A_U04samodzielnie planuje, przeprowadza, analizuje i ocenia poprawność wykonanego zadania z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
R2A_U05samodzielnie i wszechstronnie analizuje problemy wpływające na produkcję i jakość żywności, zdrowie zwierząt i ludzi, stan środowiska naturalnego i zasobów naturalnych oraz wykazuje znajomość zastosowania specjalistycznych technik i ich optymalizacji dostosowanych do studiowanego kierunku studiów i profilu kształcenia
R2A_U06posiada umiejętność doboru i modyfikacji typowych działań (w tym technik i technologii) dostosowanych do zasobów przyrody w celu poprawy jakości życia człowieka, zgodnych ze studiowanym kierunkiem studiów
R2A_U07ocenia wady i zalety podjętych działań, w tym ich oryginalność w rozwiązywaniu zaistniałych problemów zawodowych - dla nabrania doświadczenia i doskonalenia kompetencji inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA2_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA2_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA2_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA2_U04potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
InzA2_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
InzA2_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-2Rozwinięcie umiejętności przeprowadzania prawidłowego wnioskowania statystycznego
Treści programoweT-W-3Badania statystyczne ze względu na jedną cechę- zagadnienia estymacji, weryfikacja hipotez
T-W-4Badania statystyczne ze względu na dwie cechy- korelacje, regresja liniowa
T-W-5Regresja wieloraka
T-W-6Analiza wariancji
T-W-7Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - analizy ordynacyjne
T-W-8Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - drzewa klasyfikacyjno - regresyjne
T-L-2Analiza regresji liniowej, korelacje
T-L-3Test t-studenta dla pojedynczej próby, dla dwóch prób niezaleznych i zależnych
T-L-4Testy nieparametryczne dla 2 i więcej prób niezależnych i zależnych o rozkładach innych niż normalny
T-L-5Analiza wariancji - jednoczynnikowa ANOVA, ANOVA efektów głównych, ANOVA dla układów czynnikowych, ANOVA z powtarzanymi pomiarami
T-L-6Analizy ordynacyjne - PCA, CCA, DCA, RDA
T-L-7Drzewa klasyfikacyjno-regresyjne
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną
M-2Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe)
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym
S-2Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego ćwiczenia laboratoryjne
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego wykłady
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student posiada zadowalającą umiejętność przeprowadzania wnioskowania statystycznego, ale z licznymi błędami
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMS_2A_PO4-2_U02Potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_2A_U03Potrafi dobrać właściwe procedury i metody analityczne. Potrafi wykorzystać w praktyce podstawowe i specjalistyczne techniki i narzędzia badawcze właściwe dla mikrobiologii stosowanej i nauk pokrewnych.
MS_2A_U05Posiada umiejętność wprowadzenia systemów zarządzania i normalizacji. Potrafi wykorzystać praktycznie wiedzę z zkresu prawa chroniącego własność intelektualną i prawa pracy. Umie przeprowadzić analizy statystyczne wykorzystane w naukach rolniczych.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR2A_U03rozumie i stosuje odpowiednie technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
R2A_U04samodzielnie planuje, przeprowadza, analizuje i ocenia poprawność wykonanego zadania z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
R2A_U05samodzielnie i wszechstronnie analizuje problemy wpływające na produkcję i jakość żywności, zdrowie zwierząt i ludzi, stan środowiska naturalnego i zasobów naturalnych oraz wykazuje znajomość zastosowania specjalistycznych technik i ich optymalizacji dostosowanych do studiowanego kierunku studiów i profilu kształcenia
R2A_U06posiada umiejętność doboru i modyfikacji typowych działań (w tym technik i technologii) dostosowanych do zasobów przyrody w celu poprawy jakości życia człowieka, zgodnych ze studiowanym kierunkiem studiów
R2A_U07ocenia wady i zalety podjętych działań, w tym ich oryginalność w rozwiązywaniu zaistniałych problemów zawodowych - dla nabrania doświadczenia i doskonalenia kompetencji inżynierskich
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA2_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA2_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA2_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA2_U04potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
InzA2_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
InzA2_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-3Ukształtowanie umiejętności zaawansowanej eksploracji danych i tworzenia wielowymiarowych modeli statystycznych
Treści programoweT-W-7Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - analizy ordynacyjne
T-W-8Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - drzewa klasyfikacyjno - regresyjne
T-L-6Analizy ordynacyjne - PCA, CCA, DCA, RDA
T-L-7Drzewa klasyfikacyjno-regresyjne
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną
M-2Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe)
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym
S-2Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego ćwiczenia laboratoryjne
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego wykłady
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi przeprowadzić zaawansowaną eksplorację danych i tworzyć wielowymiarowe modele statystyczne, ale z licznymi błędami
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaMS_2A_PO4-2_K01Ma świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówMS_2A_K01Rozumie potrzebę ciągłego dokształcania się i konieczności podnoszenia kompetencji zawodowych. Wyznacza kierunki własnego rozwoju i kształcenia (trzeciego stopnia, studia podyplomowe, kursy)
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR2A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie, potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
R2A_K02potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
R2A_K03potrafi odpowiednio określić priorytety służące realizacji określonego przez siebie lub innych zadania
R2A_K07ma świadomość potrzeby ukierunkowanego dokształcania i samodoskonalenia w zakresie wykonywanego zawodu
Cel przedmiotuC-4Uświadomienie kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych
Treści programoweT-W-7Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - analizy ordynacyjne
T-W-8Wielowymiarowe techniki eksploracyjne - drzewa klasyfikacyjno - regresyjne
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny z prezentacją multimedialną
M-2Ćwiczenia laboratoryjne (komputerowe)
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wykonania poszczególnych ćwiczeń w laboratorium komputerowym
S-3Ocena podsumowująca: Ocena z kolokwium zaliczającego wykłady
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student ma częściową świadomość kierunku rozwoju metod statystycznej analizy danych przyrodniczych
3,5
4,0
4,5
5,0