Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Bioinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Wykorzystanie metod data mining w analizach 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 Wykorzystanie metod data mining w analizach 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 egzamin Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 15 1,00,41zaliczenie
wykładyW7 15 1,00,59egzamin

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-1Drzewa decyzyjne (CART, CHAID, drzewa ze wzmacnianiem, losowy las)4
T-L-2Sztuczne sieci neuronowe i ich praktyczne zastosowania w analizie danych biologicznych2
T-L-3Metoda MARS jako narzędzie w analizach biologicznych2
T-L-4Analiza skupień (algorytm k-średnich i EM)2
T-L-5Algorytm k-najbliższych sąsiadów. Naiwny klasyfikator Bayesa. Maszyny wektorów podpierających2
T-L-6Metody wdrażania modeli predykcyjnych. Ocena dobroci dopasowania, klasyfikacji i predykcji. Wykorzystanie przestrzeni roboczych do przeprowadzania analiz w programie Statistica3
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych2
T-W-2Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie reguł3
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące2
T-W-4Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w zgłębianiu danych biologicznych3
T-W-5Analiza skupień metodą k-średnich i EM2
T-W-6Inne modele zgłębiania danych - naiwny klasyfikator Bayesa, metoda MARS. Predykcja na podstawie wielu modeli. Metody bagging i boosting.3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do zajęć5
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia9
A-L-4Zaliczenie praktyczne1
30
wykłady
A-W-1Udział studentów w wykładach10
A-W-2Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia10
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia9
A-W-4Zaliczenie pisemne1
30

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-D36_W01
Student wymienia poznane na zajęciach programy do analiz data mining, charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, opisuje zadania eksploracji danych oraz objaśnia zasady działania wybranych metod data mining
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-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5M-1, M-2S-1
BI_1A_BI-S-D36_W02
Student opisuje możliwości wykorzystania metod data mining 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-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6M-1, M-2S-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-D36_U01
Student wykorzystuje poznane metody 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-4, T-L-5, T-L-6M-1, M-2, 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-D36_K01
jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukowego
BI_1A_K02P1A_K01, P1A_K04C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-W-6M-1, M-2, M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-D36_W01
Student wymienia poznane na zajęciach programy do analiz data mining, charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, opisuje zadania eksploracji danych oraz objaśnia zasady działania wybranych metod data mining
2,0
3,0potrafi opisać stosowane na zajęciach metody data mining
3,5
4,0
4,5
5,0
BI_1A_BI-S-D36_W02
Student opisuje możliwości wykorzystania metod data mining w analizach danych biologicznych na przykładach
2,0
3,0wie kiedy zastosować wybraną metoda data mining do odpowiedniego problemu
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-D36_U01
Student wykorzystuje poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej
2,0
3,0Potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomoca wybranej metody data mining
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
BI_1A_BI-S-D36_K01
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-1Drzewa decyzyjne (CART, CHAID, drzewa ze wzmacnianiem, losowy las)4
T-L-2Sztuczne sieci neuronowe i ich praktyczne zastosowania w analizie danych biologicznych2
T-L-3Metoda MARS jako narzędzie w analizach biologicznych2
T-L-4Analiza skupień (algorytm k-średnich i EM)2
T-L-5Algorytm k-najbliższych sąsiadów. Naiwny klasyfikator Bayesa. Maszyny wektorów podpierających2
T-L-6Metody wdrażania modeli predykcyjnych. Ocena dobroci dopasowania, klasyfikacji i predykcji. Wykorzystanie przestrzeni roboczych do przeprowadzania analiz w programie Statistica3
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych2
T-W-2Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie reguł3
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące2
T-W-4Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w zgłębianiu danych biologicznych3
T-W-5Analiza skupień metodą k-średnich i EM2
T-W-6Inne modele zgłębiania danych - naiwny klasyfikator Bayesa, metoda MARS. Predykcja na podstawie wielu modeli. Metody bagging i boosting.3
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Przygotowanie teoretyczne do zajęć5
A-L-3Przygotowanie do zaliczenia9
A-L-4Zaliczenie praktyczne1
30
(*) 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 zagadnienia10
A-W-3Przygotowanie do pisemnego zaliczenia9
A-W-4Zaliczenie pisemne1
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-D36_W01Student wymienia poznane na zajęciach programy do analiz data mining, charakteryzuje etapy wstępnej obróbki danych, opisuje zadania eksploracji danych oraz objaśnia zasady działania wybranych metod data mining
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 zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych
T-W-2Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie reguł
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące
T-W-4Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w zgłębianiu danych biologicznych
T-W-5Analiza skupień metodą k-średnich i EM
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0potrafi opisać stosowane na zajęciach metody data mining
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-D36_W02Student opisuje możliwości wykorzystania metod data mining 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 zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych
T-W-2Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie reguł
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące
T-W-4Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w zgłębianiu danych biologicznych
T-W-5Analiza skupień metodą k-średnich i EM
T-W-6Inne modele zgłębiania danych - naiwny klasyfikator Bayesa, metoda MARS. Predykcja na podstawie wielu modeli. Metody bagging i boosting.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Zaliczenie pisemne wykładów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0wie kiedy zastosować wybraną metoda data mining do odpowiedniego problemu
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-D36_U01Student wykorzystuje poznane metody 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 zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-L-1Drzewa decyzyjne (CART, CHAID, drzewa ze wzmacnianiem, losowy las)
T-L-2Sztuczne sieci neuronowe i ich praktyczne zastosowania w analizie danych biologicznych
T-L-3Metoda MARS jako narzędzie w analizach biologicznych
T-L-4Analiza skupień (algorytm k-średnich i EM)
T-L-5Algorytm k-najbliższych sąsiadów. Naiwny klasyfikator Bayesa. Maszyny wektorów podpierających
T-L-6Metody wdrażania modeli predykcyjnych. Ocena dobroci dopasowania, klasyfikacji i predykcji. Wykorzystanie przestrzeni roboczych do przeprowadzania analiz w programie Statistica
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
M-3Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem komputera
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Zaliczenie praktyczne ćwiczeń
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomoca wybranej metody data mining
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaBI_1A_BI-S-D36_K01jest 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 zgłębiania danych w analizach biologicznych
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych
T-W-2Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie reguł
T-W-3Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące
T-W-4Zastosowanie drzew klasyfikacyjnych i regresyjnych w zgłębianiu danych biologicznych
T-W-5Analiza skupień metodą k-średnich i EM
T-L-1Drzewa decyzyjne (CART, CHAID, drzewa ze wzmacnianiem, losowy las)
T-L-2Sztuczne sieci neuronowe i ich praktyczne zastosowania w analizie danych biologicznych
T-L-3Metoda MARS jako narzędzie w analizach biologicznych
T-L-4Analiza skupień (algorytm k-średnich i EM)
T-L-5Algorytm k-najbliższych sąsiadów. Naiwny klasyfikator Bayesa. Maszyny wektorów podpierających
T-L-6Metody wdrażania modeli predykcyjnych. Ocena dobroci dopasowania, klasyfikacji i predykcji. Wykorzystanie przestrzeni roboczych do przeprowadzania analiz w programie Statistica
T-W-6Inne modele zgłębiania danych - naiwny klasyfikator Bayesa, metoda MARS. Predykcja na podstawie wielu modeli. Metody bagging i boosting.
Metody nauczaniaM-1wykład informacyjny prezentujący poszczególne zagadnienia
M-2Prezentacje multimedialne przy wykorzystaniu komputera i projektora
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