1. SylabUZ
2. Faculty of Physics and Astronomy
3. winter term 2022/2023
4. Medical physics - First-cycle studies leading to Bachelor's degree
5. Analiza danych medycznych w pakiecie R II*

Generate PDF for this page

Analiza danych medycznych w pakiecie R II* - course description

Aim of the course

Celem przedmiotu jest zapoznanie studenta z nowoczesnymi metodami analizy danych medycznych w specjalistycznym języku programowania R. 

Prerequisites

Save changes

Podstawowy kurs programowania, ukończony kurs programowania w języku R, kurs biostatystyki.

Scope

1. Prezentacja danych 
   1. base graphics
   2. pakiet ggplot2
   3. pakiet plotly
   4. elementy pakietu shiny
2. Analiza medycznych szeregów czasowych 
   1. pakiet timeSeries
   2. graficzna prezentacja szeregów czasowych w pakiecie dygraphs
3. Współpraca z bazami danych
   1. PostgresQL
   2. MongoDB
4. Elementy zastosowań genomicznych i bioinformatycznych
   1. repozytorium Bioconductor
   2. pakiety CADMIM i MaxR
5. Przetwarzanie dużych wolumenów danych przy pomocy RSpark

 

Teaching methods

Wykład:

Wykład konwencjonalny, problemowy, pokaz, dyskusja, warsztaty (testowanie aktualnie omawianych fragmentów kodu), burza mózgów.

Laboratoria:

Ćwiczenia laboratoryjne, projekty, praca w grupie, programowanie w parach, burza mózgów, prezentacja, praca z dokumentacją, samodzielne pozyskiwanie wiedzy

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description	Outcome symbols	Methods of verification	The class form

Assignment conditions

Wykład:

Egzamin praktyczny polegający na rozwiązaniu postawionego problemu (wylosowanego z listy problemów). Ocenie końcowej podlega analiza problemu, przedstawienie algorytmów rozwiązania problemu, kod źródłowy oraz ocena i weryfikacja uzyskanych wyników.

Laboratorium:

Ocena końcowa z laboratorium składa się w 30% z średniej ocen uzyskanych w trakcie laboratoriów i w 70% z oceny końcowej projektu.

Przed przystąpieniem do egzaminu student musi uzyskać zaliczenie z ćwiczeń laboratoryjnych.

Ocena końcowa: średnia arytmetyczna ocen z egzaminu i ćwiczeń laboratoryjnych

Recommended reading

Analiza danych z programem R(Miękka), P. Biecek, PWN, Warszawa, 2, 2020

Przewodnik po pakiecie R, P. Biecek, https://cran.r-project.org/doc/contrib/Biecek-R-basics.pdf

 

R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, H Wickham, G Grolemund, O'REILLY, 2016

Further reading

R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data, H Wickham, G Grolemund, O'REILLY, 2016

Notes

Modified by dr Marcin Kośmider (last modification: 04-04-2022 19:58)