Wydział Biotechnologii i Hodowli Zwierząt - Biologia (S2)
specjalność: Biologia molekularna i podstawy analityki
Sylabus przedmiotu Metody data mining w badaniach biologicznych:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Biologia | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
Obszary studiów | nauk przyrodniczych | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Metody data mining w badaniach biologicznych | ||
Specjalność | Biologia molekularna i podstawy analityki | ||
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) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 7 | Grupa obieralna | 4 |
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 |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
T-A-1 | Przygotowywanie dużych zbiorów danych w oparciu o konkretne przykłady, czyszczenie, integracja, selekcja, transformowanie danych | 3 |
T-A-2 | Wykorzystanie analizy dyskryminacji w zagadnieniach klasyfikacyjnych | 4 |
T-A-3 | Zastosowanie drzew decyzyjnych w klasyfikacji i regresji | 4 |
T-A-4 | Reguły asocjacyjne oraz techniki ewaluacji modelu | 2 |
T-A-5 | Zaliczenie pisemne | 2 |
15 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Wprowadzenie w problematykę data mining, przegląd programów do eksploracji danych | 2 |
T-W-2 | Metody redukcji wymiaru danych, wstępna obrobka danych, poznawanie zbioru danych, badanie relacji | 2 |
T-W-3 | Zadania eksploracyjne - opis, estymacja, predykcja, klasyfikacja, grupowanie i odkrywanie regul | 1 |
T-W-4 | Modele regresji wielorakiej i regresji logistycznej, | 4 |
T-W-5 | Sztuczne sieci neuronowe, rodzaje zastosowania, budowa i algorytmy uczące | 4 |
T-W-6 | Inne modele zgłebiania danych - Naiwny klasyfikator Bayesa, metoda MARS | 2 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
ćwiczenia audytoryjne | ||
A-A-1 | Przygotowanie do zajęć | 15 |
A-A-2 | Samodzielne studiowanie tematyki ćwiczeń audytoryjnych | 15 |
A-A-3 | Przygotowanie do zaliczenia | 15 |
45 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | udzial studentów w wykładach | 15 |
A-W-2 | Samodzielne pogłebianie wiedzy dotyczącej omawianego zagadnienia | 15 |
A-W-3 | Przygotowanie do pisemnego zaliczenia | 15 |
45 |
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 kształcenia - wiedza
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
BL_2A_BLM-S-O4.4_W01 umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych | BL_2A_W05 | P2A_W01, P2A_W03, P2A_W06 | C-1 | T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-3, T-W-5, T-W-1 | M-2, M-1, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
BL_2A_BLM-S-O4.4_U01 Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | BL_2A_U07, BL_2A_U15 | P2A_U02, P2A_U03, P2A_U05, P2A_U06, P2A_U07, P2A_U09, P2A_U10 | C-1 | T-A-2, T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-5 | M-2, M-1, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|
BL_2A_BLM-S-O4.4_K01 jest zorientowany w możliwościach wydobywania ukrytej wiedzy z danych ze zdolnością do wykorzystania podejścia naukoego | BL_2A_K01 | P2A_K04, P2A_K07 | C-1 | T-W-2, T-W-4, T-W-6, T-W-3, T-W-5, T-W-1, T-A-2, T-A-1, T-A-3, T-A-4, T-A-5 | M-2, M-1, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
BL_2A_BLM-S-O4.4_W01 umiejętność wykorzystania zaawansowanych metod statystycznych do wnikliwej analizy złożonych danych biologicznych | 2,0 | |
3,0 | Student potrafi opisać stosowane na zajęciach metody data mining | |
3,5 | ||
4,0 | ||
4,5 | ||
5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
BL_2A_BLM-S-O4.4_U01 Potrafi wykorzystać poznane metody do pogłębionej analizy populacji biologicznej | 2,0 | |
3,0 | Student potrafi w oparciu o program komputerowy przeprowadzić analizę danych za pomoca wybranej metody data mining | |
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