Analiza danych medycznych w pakiecie R I* - opis przedmiotu

Informacje ogólne

Nazwa przedmiotu	Analiza danych medycznych w pakiecie R I*
Kod przedmiotu	12.8-WF-FMP-ADMPR-S17
Wydział	Wydział Fizyki i Astronomii
Kierunek	Fizyka medyczna
Profil	ogólnoakademicki
Rodzaj studiów	pierwszego stopnia z tyt. licencjata
Semestr rozpoczęcia	semestr zimowy 2020/2021

Informacje o przedmiocie

Semestr	3
Liczba punktów ECTS do zdobycia	4
Typ przedmiotu	obieralny
Język nauczania	polski
Sylabus opracował	dr hab. Jarosław Piskorski, prof. UZ

Formy zajęć

Forma zajęć	Liczba godzin w semestrze (stacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne)	Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne)	Forma zaliczenia
Wykład	30	2	-	-	Egzamin
Laboratorium	30	2	-	-	Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

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

Wymagania wstępne

Podstawowy kurs programowania, kurs biostatystyki.

Zakres tematyczny

Podstawy składni języka R
Programowanie interaktywne, R jako kalkulator statystyczny
Programowanie proceduralne w języku R
Składnia modelu statystycznego
Diagnostyka modelu statystycznego, predykcja
Programowanie funkcyjne i obiektowe

Metody kształcenia

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

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

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

Literatura podstawowa

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

Literatura uzupełniająca

Advanced R, Hadley Wickham, CRC Press

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. Jarosław Piskorski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 25-09-2020 14:50)