Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (N2)
Sylabus przedmiotu Metody data mining w badaniach biologicznych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Biologia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki przyrodnicze | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody data mining w badaniach biologicznych | ||
| Specjalność | Biologia molekularna i podstawy analityki | ||
| 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) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 7 | Grupa obieralna | 4 |
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 |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| T-A-1 | Przygotowywanie dużych zbiorów danych w oparciu o konkretne przykłady, czyszczenie, integracja, selekcja, transformowanie danych | 1 |
| T-A-2 | Wykorzystanie analizy dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych | 2 |
| T-A-3 | Zastosowanie drzew decyzyjnych w klasyfikacji i regresji | 1 |
| T-A-4 | Reguły asocjacyjne oraz techniki ewaluacji modelu | 1 |
| 5 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obrobka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji | 1 |
| T-W-2 | Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie regul | 1 |
| T-W-3 | Modele regresji wielorakiej i regresji logistycznej, | 1 |
| T-W-4 | Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące | 1 |
| T-W-5 | Inne modele zgłebiania danych - Naiwny klasyfikator Bayesa, metoda MARS | 1 |
| 5 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| ćwiczenia audytoryjne | ||
| A-A-1 | Przygotowanie do zajęć | 5 |
| A-A-2 | Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń audytoryjnych | 18 |
| A-A-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 16 |
| A-A-4 | Zaliczenie pisemne | 2 |
| A-A-5 | uczestnictwo w zajęciach | 5 |
| 46 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | udzial studentów w wykładach | 5 |
| A-W-2 | Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia | 25 |
| A-W-3 | Przygotowanie do pisemnego zaliczenia | 15 |
| 45 | ||
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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-O4.4_W01 umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych | BL_2A_W05 | — | C-1 | T-W-2, T-W-5, T-W-1, T-W-3, T-W-4 | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-O4.4_U01 Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | BL_2A_U07, BL_2A_U15 | — | C-1 | T-A-3, T-A-1, T-A-4, T-A-2 | 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 | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-O4.4_K01 jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukoego | BL_2A_K01 | — | C-1 | T-A-3, T-A-1, T-A-4, T-A-2, T-W-2, T-W-5, T-W-1, T-W-3, T-W-4 | M-2, M-3, M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-O4.4_W01 umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi opisać stosowane na zajęciach metody data mining | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| BL_2A_BLM-S-O4.4_U01 Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | 2,0 | |
| 3,0 | Student potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomoca wybranej metody data mining | |
| 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
Literatura dodatkowa
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman J., The elements of Statistical Learning, Data mining Inference and Prediction, Springer, 2001