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 nauk rolniczych, leśnych i weterynaryjnych, studiów inżynierskich
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) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 16 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 5 1,00,41zaliczenie
wykładyW7 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 danych1
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień2
T-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego2
5
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 ćwiczeniach5
A-L-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia15
A-L-3przygotowanie do zaliczenia10
30
wykłady
A-W-1udzial studentów w wykładach5
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia13
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia13
31

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 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
BT_1A_BT-S-O12.2_W01
umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
BT_1A_W21R1A_W01, R1A_W09C-1M-2, M-1, M-3S-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
BT_1A_BT-S-O12.2_U01
Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
BT_1A_U13R1A_U01, R1A_U03, R1A_U04InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03C-1M-2, M-1, M-3S-1

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
BT_1A_BT-S-O12.2_K01
jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukoego
BT_1A_K01R1A_K04, R1A_K07C-1M-2, M-1, M-3S-1

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 danych1
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień2
T-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego2
5

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 ćwiczeniach5
A-L-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia15
A-L-3przygotowanie do zaliczenia10
30
(*) 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 zagadnienia13
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia13
31
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.2_W01umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_W21ma podstawową wiedzę w zakresie informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych i potrafi ją wykorzystywać w biotechnologii
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_W01ma podstawową wiedzę z zakresu biologii, chemii, matematyki, fizyki i nauk pokrewnych dostosowaną do studiowanego kierunku studiów
R1A_W09zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.2_U01Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBT_1A_U13Umie zastosować wiedzę i umiejętności z zakresu bioinformatyki w badaniach biotechnologicznych; wykorzystuje biologiczne bazy danych jako ważne źródło informacji.
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_U01posiada umiejętność wyszukiwania, zrozumienia, analizy i wykorzystywania potrzebnych informacji pochodzących z różnych źródeł i w różnych formach właściwych dla studiowanego kierunku studiów
R1A_U03stosuje podstawowe technologie informatyczne w zakresie pozyskiwania i przetwarzania informacji z zakresu produkcji rolniczej i leśnej
R1A_U04wykonuje pod kierunkiem opiekuna naukowego proste zadanie badawcze lub projektowe dotyczące szeroko rozumianego rolnictwa, prawidłowo interpretuje rezultaty i wyciąga wnioski
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.2_K01jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukoego
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
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaR1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
R1A_K07ma świadomość potrzeby dokształcania i samodoskonalenia w zakresie wykonywanego zawodu
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
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