Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Kynologia (S2)
Sylabus przedmiotu Analiza danych statystycznych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Kynologia | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | 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
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 dużych zbiorów danych w oparciu o konkretne przykłady, metody redukcji wymiaru danych | 1 |
| T-L-2 | Zastosowanie różnych modeli regresyjnych w konkretnych analizach biologicznych. Sprawdzanie założeń modelu | 2 |
| T-L-3 | Zastosowanie funkcji klasyfikacyjnych, wyznaczanie zbędnych cech, analiza macierzy klasyfikacji. | 1 |
| T-L-4 | Wykorzystanie analizy skupień. Zastosowanie różnych miar odległości. Wykorzystywanie aglomeracji i metody k-średnich | 1 |
| T-L-5 | Prognozowanie poziomu cech z wykorzystaniem regresji i różnych klasyfikatorów | 1 |
| T-L-6 | Porównywanie jakości przeprowadzonych różnymi metodami klasyfikacji przypadków | 1 |
| T-L-7 | Zastosowanie drzew w problemach klasyfikacji i regresji | 2 |
| T-L-8 | Analiza danych z użyciem sztucznych sieci neuronowych | 1 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie w zagadnienia związane z eksploracją danych | 1 |
| T-W-2 | Wstępna analiza i przygotowanie danych | 1 |
| T-W-3 | Wykorzystanie modeli regresyjnych, modele linearyzowane i nieliniowe, regresja logistyczna, regresja log-liniowa, | 2 |
| T-W-4 | Metoda MARS | 1 |
| T-W-5 | Możliwości zastosowanie analizy skupień. Różne miary odległości. Metody hierarchiczne i niehierarchiczne | 1 |
| T-W-6 | Analiza dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych | 1 |
| T-W-7 | Ogólne modele drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych. Losowy las. Klasyfikator Bayesa | 2 |
| T-W-8 | Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do analizy danych | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 8 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć | 7 |
| 25 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Przygotowanie do zaliczenia | 8 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zajęć | 7 |
| 25 | ||
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 uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kn_2A_29_W01 Charakteryzuje możliwości wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych | Knlic_2A_W04 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-8, T-W-3, T-W-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kn_2A_29_U01 Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | Knlic_2A_U03, Knlic_2A_U02 | — | — | C-1 | T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-8, T-L-2, T-L-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kn_2A_29_K01 jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego | Knlic_2A_K03 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-8, T-W-3, T-W-7, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-8, T-L-2, T-L-7 | M-1, M-3, M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Kn_2A_29_W01 Charakteryzuje możliwości wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych | 2,0 | |
| 3,0 | Student krótko opisuje możliwości wykorzystania metod statystycznych do analizy danych biologicznych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Kn_2A_29_U01 Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | 2,0 | |
| 3,0 | Student 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 się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| Kn_2A_29_K01 jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego | 2,0 | |
| 3,0 | Student 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
- 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