Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Eksploracja danych biologicznych:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Bioinformatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk przyrodniczych, nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Eksploracja danych biologicznych
Specjalność przedmiot wspólny
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) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL4 15 1,20,41zaliczenie
wykładyW4 10 0,80,59zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawy statystyki i metod stosowanych w statystyce

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja2
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka2
T-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych3
T-L-4Analiza log-liniowa2
T-L-5Inne metody regresji w eksploracji danych biologicznych2
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji2
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech2
15
wykłady
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji2
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń2
T-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa1
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.2
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu1
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do zajęć5
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-L-4Zaliczenie pisemne1
36
wykłady
A-W-1Udział studentów w wykładach10
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia5
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia8
A-W-4Zaliczenie pisemne1
24

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
S-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne 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
BI_1A_BI-S-O5.1_W01
Student charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
BI_1A_W13, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-5M-2, M-1S-1
BI_1A_BI-S-O5.1_W02
Student opisuje możliwości wykorzystania metod regresji i analizy dyskryminacyjnej w analizach danych biologicznych na przykładach
BI_1A_W13, BI_1A_W17P1A_W02, P1A_W04, P1A_W05, P1A_W06, P1A_W07, T1A_W02, T1A_W03, T1A_W04, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08InzA_W01, InzA_W03, InzA_W05C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-5M-2, M-1S-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
BI_1A_BI-S-O5.1_U01
Student wykorzystuje poznane metody eksploracji danych do pogłębionej analizy populacji biologicznej
BI_1A_U13T1A_U03, T1A_U04, T1A_U08, T1A_U10InzA_U05, InzA_U06C-1T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-7, T-L-4, T-L-6M-2, M-1, M-3S-2

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
BI_1A_BI-S-O5.1_K01
Student jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
BI_1A_K02P1A_K01, P1A_K04C-1T-W-3, T-W-1, T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-7, T-L-4, T-L-6, T-L-5M-2, M-1, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_W01
Student charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
2,0
3,0Student potrafi opisać stosowane na zajęciach metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0
BI_1A_BI-S-O5.1_W02
Student opisuje możliwości wykorzystania metod regresji i analizy dyskryminacyjnej w analizach danych biologicznych na przykładach
2,0
3,0Student wie, kiedy zastosować wybraną metodę eksploracji danych do odpowiedniego problemu
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_U01
Student wykorzystuje poznane metody eksploracji danych do pogłębionej analizy populacji biologicznej
2,0
3,0Student potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomocą wybranej metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-O5.1_K01
Student jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych sposobach 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
  3. Larose D.T., Metody i modele eksploracji danych, 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-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja2
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka2
T-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych3
T-L-4Analiza log-liniowa2
T-L-5Inne metody regresji w eksploracji danych biologicznych2
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji2
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji2
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń2
T-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa1
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.2
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu1
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do zajęć5
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia15
A-L-4Zaliczenie pisemne1
36
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział studentów w wykładach10
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia5
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia8
A-W-4Zaliczenie pisemne1
24
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_W01Student charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, formułuje odpowiednie modele regresyjne i klasyfikacyjne, charakteryzuje i dobiera te modele do odpowiednich zagadnień
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi opisać stosowane na zajęciach metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_W02Student opisuje możliwości wykorzystania metod regresji i analizy dyskryminacyjnej w analizach danych biologicznych na przykładach
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_W13ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
BI_1A_W17posiada wiedzę o narzędziach matematycznych i informatycznych, wykorzystywanych w analizach biologicznych i bioinformatycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_W02w interpretacji zjawisk i procesów przyrodniczych opiera się na podstawach empirycznych, rozumiejąc w pełni znaczenie metod matematycznych i statystycznych
P1A_W04ma wiedzę w zakresie najważniejszych problemów z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów oraz zna ich powiązania z innymi dyscyplinami przyrodniczymi
P1A_W05ma wiedzę w zakresie podstawowych kategorii pojęciowych i terminologii przyrodniczej oraz ma znajomość rozwoju dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów i stosowanych w nich metod badawczych
P1A_W06ma wiedzę w zakresie statystyki i informatyki na poziomie pozwalającym na opisywanie i interpretowanie zjawisk przyrodniczych
P1A_W07ma wiedzę w zakresie podstawowych technik i narzędzi badawczych stosowanych w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W02ma podstawową wiedzę w zakresie kierunków studiów powiązanych ze studiowanym kierunkiem studiów
T1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student wie, kiedy zastosować wybraną metodę eksploracji danych do odpowiedniego problemu
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_U01Student wykorzystuje poznane metody eksploracji danych do pogłębionej analizy populacji biologicznej
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_U13rozwiązuje proste problemy techniczne i biologiczne wykorzystując wiedzę o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka
T-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech
T-L-4Analiza log-liniowa
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomocą wybranej metody eksploracji danych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-O5.1_K01Student jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówBI_1A_K02wykazuje zrozumienie podstawowych zjawisk i procesów biologicznych, a przy ich interpretacji opiera się na podstawach empirycznych dostrzegając rolę metod matematycznych i statystycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaP1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie
P1A_K04prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z różnymi metodami eksploracji danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-3Wykorzystanie pozostałych metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja linearyzowana i segmentowa
T-W-1Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obróbka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji
T-W-2Zastosowanie metod regresyjnych w analizach biologicznych. Estymacja parametrów modelu. Weryfikacja założeń
T-W-4Klasyfikacja binarna z wykorzystaniem modelu regresji logistycznej. Estymacja parametrów modelu metodą największej wiarygodności. Iloraz szans. Założenia modelu.
T-W-6Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej i funkcji klasyfikacyjnych w eksploracji danych biologicznych. Zasady budowy modelu. Analiza wyników klasyfikacji. Weryfikacja założeń
T-W-5Zastosowanie regresji log-liniowej do analizy zmiennych jakościowych. Zasady budowy modelu
T-L-1Wstępna obróbka danych do analizy. Czyszczenie danych. Obsługa brakujących danych. Identyfikacja obserwacji odstających. Normalizacja, standaryzacja
T-L-2Wykorzystanie metod regresji w eksploracji danych biologicznych. Regresja wieloraka
T-L-3Regresja logistyczna w analizie danych biologicznych
T-L-7Hierarchiczna analiza skupień. Grupowanie obiektów i cech
T-L-4Analiza log-liniowa
T-L-6Analiza dyskryminacyjna. Wykorzystanie funkcji klasyfikacyjnych w zagadnieniach klasyfikacji
T-L-5Inne metody regresji w eksploracji danych biologicznych
Metody nauczaniaM-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student jest zorientowany w podstawowych sposobach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
3,5
4,0
4,5
5,0