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) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 10 2,00,41zaliczenie
wykładyW4 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_W21C-1T-W-3, T-W-2, T-W-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_U13C-1T-L-3, T-L-1, T-L-2M-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 naukowego
BT_1A_K01C-1T-W-1, T-L-2, T-W-3, T-W-2, T-L-1, T-L-3M-2, M-1, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.2_W01
umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności w zakresie wykorzystania metod statystycznych do analizy danych biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.2_U01
Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać wybrane metody do analizy populacji biologicznej
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BT_1A_BT-S-O12.2_K01
jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych metodach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
3,5
4,0
4,5
5,0

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 z zakresu informatyki, programów komputerowych oraz biologicznych baz danych wykorzystywanych w biotechnologii.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Metody uczenia maszynowego do analizy danych - sztuczne sieci neuronowe, drzewa klasyfikacyjne, metoda MARS, naiwny klasyfikator Bayesa.
T-W-2metody statystycznej analizy danych - regresja wieloraka, segmentowa, linearyzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne, analiza skupień
T-W-1Rodzaje danych i sposoby ich analizy. Możliwości transformacji, wizualizacji i wykorzystywania danychdanych.
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
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wykazuje podstawowe umiejętności w zakresie wykorzystania metod statystycznych do analizy danych biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
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_U13Wykorzystuje narzędzia informatyczne oraz biologiczne bazy danych w badaniach biotechnologicznych.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego
T-L-1Przygotowywanie danych do analiz komputerowych, sposoby obróbki, przekształcania danych danych
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień
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
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi wykorzystać wybrane metody do analizy populacji biologicznej
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBT_1A_BT-S-O12.2_K01jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
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.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-1Rodzaje danych i sposoby ich analizy. Możliwości transformacji, wizualizacji i wykorzystywania danychdanych.
T-L-2Różne metody do analiz statystycznych danych - regresja wieloraka, segmentowa, linaryzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne. Analiza skupień
T-W-3Metody uczenia maszynowego do analizy danych - sztuczne sieci neuronowe, drzewa klasyfikacyjne, metoda MARS, naiwny klasyfikator Bayesa.
T-W-2metody statystycznej analizy danych - regresja wieloraka, segmentowa, linearyzowana, nieliniowa, logistyczna, log-liniowa. Funkcje klasyfikacyjne, analiza skupień
T-L-1Przygotowywanie danych do analiz komputerowych, sposoby obróbki, przekształcania danych danych
T-L-3Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych, wykorzystanie drzew decyzyjnych, inne metody uczenia maszynowego
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
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych metodach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
3,5
4,0
4,5
5,0