Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Kynologia (N2)
specjalność: Żywienie psów i profilaktyka zdrowotna

Sylabus przedmiotu Analiza danych statystycznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Kynologia
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza danych statystycznych
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 Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL3 8 1,00,50zaliczenie
wykładyW3 4 1,00,50zaliczenie

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 dużych zbiorów danych w oparciu o konkretne przykłady, metody redukcji wymiaru danych1
T-L-2Zastosowanie różnych modeli regresyjnych w konkretnych analizach biologicznych. Sprawdzanie założeń modelu1
T-L-3Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych, wyznaczanie zbędnych cech, analiza macierzy klasyfikacji.1
T-L-4Wykorzystanie analizy skupień. Zastosowanie różnych miar odległości. Wykorzystywanie aglomeracji i metody k-średnich1
T-L-5Prognozowanie poziomu cech z wykorzystaniem regresji i różnych klasyfikatorów1
T-L-6Porównywanie jakości przeprowadzonych różnymi metodami klasyfikacji przypadków1
T-L-7Zastosowanie drzew w problemach klasyfikacji i regresji1
T-L-8Analiza danych z użyciem sztucznych sieci neuronowych1
8
wykłady
T-W-1Wprowadzenie w zagadnienia związane z eksploracją danych. Wstępna analiza i przygotowanie danych1
T-W-2Wykorzystanie modeli regresyjnych, Metoda MARS1
T-W-3Możliwości zastosowanie analizy skupień. Analiza dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych1
T-W-4Ogólne modele drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy danych1
4

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach8
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia12
A-L-3Przygotowanie do zajęć10
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach4
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia16
A-W-3Przygotowanie do zajęć10
30

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 uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Kn_2A_29_W01
Charakteryzuje możliwości wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
Kninz_2A_W04C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Kn_2A_29_U01
Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
Kninz_2A_U02, Kninz_2A_U03C-1T-L-1, T-L-8, T-L-6, T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-2, T-L-7M-1, M-2, M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
Kn_2A_29_K01
jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
Kninz_2A_K03C-1T-L-1, T-L-8, T-L-6, T-L-4, T-L-5, T-L-3, T-L-2, T-L-7, T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4M-1, M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Kn_2A_29_W01
Charakteryzuje możliwości wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
2,0
3,0Student krótko opisuje możliwości wykorzystania metod statystycznych do analizy danych biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
Kn_2A_29_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 uczenia sięOcenaKryterium oceny
Kn_2A_29_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 dużych zbiorów danych w oparciu o konkretne przykłady, metody redukcji wymiaru danych1
T-L-2Zastosowanie różnych modeli regresyjnych w konkretnych analizach biologicznych. Sprawdzanie założeń modelu1
T-L-3Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych, wyznaczanie zbędnych cech, analiza macierzy klasyfikacji.1
T-L-4Wykorzystanie analizy skupień. Zastosowanie różnych miar odległości. Wykorzystywanie aglomeracji i metody k-średnich1
T-L-5Prognozowanie poziomu cech z wykorzystaniem regresji i różnych klasyfikatorów1
T-L-6Porównywanie jakości przeprowadzonych różnymi metodami klasyfikacji przypadków1
T-L-7Zastosowanie drzew w problemach klasyfikacji i regresji1
T-L-8Analiza danych z użyciem sztucznych sieci neuronowych1
8

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie w zagadnienia związane z eksploracją danych. Wstępna analiza i przygotowanie danych1
T-W-2Wykorzystanie modeli regresyjnych, Metoda MARS1
T-W-3Możliwości zastosowanie analizy skupień. Analiza dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych1
T-W-4Ogólne modele drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy danych1
4

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach8
A-L-2Przygotowanie do zaliczenia12
A-L-3Przygotowanie do zajęć10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach4
A-W-2Przygotowanie do zaliczenia16
A-W-3Przygotowanie do zajęć10
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięKn_2A_29_W01Charakteryzuje możliwości wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówKninz_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę w zakresie systemów operacyjnych, programów komputerowych oraz baz danych przydatnych w pracy kynologa
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Możliwości zastosowanie analizy skupień. Analiza dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych
T-W-1Wprowadzenie w zagadnienia związane z eksploracją danych. Wstępna analiza i przygotowanie danych
T-W-2Wykorzystanie modeli regresyjnych, Metoda MARS
T-W-4Ogólne modele drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy danych
Metody nauczaniaM-1wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
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 krótko opisuje możliwości wykorzystania metod statystycznych do analizy danych biologicznych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięKn_2A_29_U01Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówKninz_2A_U02Wykorzystuje specjalistyczne narzędzia informatyczne, internetowe źródła informacji oraz metody statystyczne do rozwiązywania zadań związanych z pracą kynologa
Kninz_2A_U03Samodzielnie planuje i przeprowadza eksperymenty/pomiary z zastosowaniem właściwych technik i narzędzi badawczych; interpretuje uzyskane wyniki i wyciąga wnioski
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-1Przygotowywanie dużych zbiorów danych w oparciu o konkretne przykłady, metody redukcji wymiaru danych
T-L-8Analiza danych z użyciem sztucznych sieci neuronowych
T-L-6Porównywanie jakości przeprowadzonych różnymi metodami klasyfikacji przypadków
T-L-4Wykorzystanie analizy skupień. Zastosowanie różnych miar odległości. Wykorzystywanie aglomeracji i metody k-średnich
T-L-5Prognozowanie poziomu cech z wykorzystaniem regresji i różnych klasyfikatorów
T-L-3Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych, wyznaczanie zbędnych cech, analiza macierzy klasyfikacji.
T-L-2Zastosowanie różnych modeli regresyjnych w konkretnych analizach biologicznych. Sprawdzanie założeń modelu
T-L-7Zastosowanie drzew w problemach klasyfikacji i regresji
Metody nauczaniaM-1wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
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 uczenia sięKn_2A_29_K01jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówKninz_2A_K03Rozumie znaczenie wiedzy w rozwiązywaniu problemów poznawczych i praktycznych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-1Przygotowywanie dużych zbiorów danych w oparciu o konkretne przykłady, metody redukcji wymiaru danych
T-L-8Analiza danych z użyciem sztucznych sieci neuronowych
T-L-6Porównywanie jakości przeprowadzonych różnymi metodami klasyfikacji przypadków
T-L-4Wykorzystanie analizy skupień. Zastosowanie różnych miar odległości. Wykorzystywanie aglomeracji i metody k-średnich
T-L-5Prognozowanie poziomu cech z wykorzystaniem regresji i różnych klasyfikatorów
T-L-3Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych, wyznaczanie zbędnych cech, analiza macierzy klasyfikacji.
T-L-2Zastosowanie różnych modeli regresyjnych w konkretnych analizach biologicznych. Sprawdzanie założeń modelu
T-L-7Zastosowanie drzew w problemach klasyfikacji i regresji
T-W-3Możliwości zastosowanie analizy skupień. Analiza dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych
T-W-1Wprowadzenie w zagadnienia związane z eksploracją danych. Wstępna analiza i przygotowanie danych
T-W-2Wykorzystanie modeli regresyjnych, Metoda MARS
T-W-4Ogólne modele drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy danych
Metody nauczaniaM-1wykład inforamcyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
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