Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biotechnologia (S1)
Sylabus przedmiotu Komputerowa analiza danych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Biotechnologia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | 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
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 | Przygotowywanie danych do analiz komputerowych, sposoby obróbki, przekształcania danych danych | 2 |
| T-L-2 | Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień | 6 |
| T-L-3 | Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego | 6 |
| T-L-4 | zaliczenie | 1 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Rodzaje danych i sposoby ich analizy. Możliwości transformacji, wizualizacji i wykorzystywania danychdanych. | 2 |
| T-W-2 | metody statystycznej analizy danych - regresja wieloraka, segmentowa, linearyzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne, analiza skupień | 6 |
| T-W-3 | Metody uczenia maszynowego do analizy danych - sztuczne sieci neuronowe, drzewa klasyfikacyjne, metoda MARS, naiwny klasyfikator Bayesa. | 6 |
| T-W-4 | Zaliczenie wykładów | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | udział studenta w ćwiczeniach | 15 |
| A-L-2 | Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia | 10 |
| A-L-3 | przygotowanie do zaliczenia | 5 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | udzial studentów w wykładach | 15 |
| A-W-2 | Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia | 8 |
| A-W-3 | Przygotowanie do pisemnego zaliczenia | 8 |
| 31 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia |
| M-2 | Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora |
| M-3 | pokaz oraz symulacja działania programów prezentujących poszczególne metody |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: sprawdzian zaliczeniowy z prowadzonych wykładów i 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.2_W01 umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych | BT_1A_W21 | R1A_W01, R1A_W09 | — | C-1 | — | M-2, M-3, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BT_1A_BT-S-O12.2_U01 Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | BT_1A_U13 | R1A_U01, R1A_U03, R1A_U04 | InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03 | C-1 | — | M-2, M-3, M-1 | 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 | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K01 | R1A_K04, R1A_K07 | — | C-1 | — | M-2, M-3, M-1 | S-1 |
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
Literatura dodatkowa
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The elements of Statistical Learning, Data mining Inference and Prediction, Springer, 2001