Wprowadzenie do IT z elementami statystyki

Podstawowa umiejętność obsługi komputera oraz wiedza z zakresu podstaw matematyki na poziomie szkoły średniej.

Godziny kontaktowe z prowadzącym przewidziane w planie studiów:

Laboratorium - 30

Łączna liczba godzin z udziałem nauczyciela akademickiego - 30

Godziny niekontaktowe (samodzielna praca studenta):

Przygotowanie się studenta do zajęć dydaktycznych - 10

Przygotowanie się studenta do zaliczeń (w tym opracowanie projektu) - 10

Studiowanie literatury przedmiotu - 5

Łączna liczba godzin niekontaktowych - 25

Sumaryczna liczba punktów dla modułu - 2

1. zaliczenie pisemne (W1-2, U1-U3)

2. Prezentacja projektu polegającego na opracowaniu otrzymanego zestawu danych z zakresu biomedycyny - zaliczenie ustne (W1-W2, U1-U3, K1).

Przekazanie wiedzy z zakresu fundamentalnych pojęć informatyki oraz poznanie podstawowych pojęć i zagadnień dotyczących biostatystyki.

1. Narzędzia pracy zdalnej (Office 365/Teams/Onedrive/Google Drive). Elementy „netykiety”.

2. Narzędzia użytkowe i pakiet Office (LATEX, MS Excel – zaawansowane funkcje arkusza kalkulacyjnego).

3. Wizualizacja danych – wykorzystanie grafiki komputerowej w pracy biotechnologa.

4. Podstawy algorytmiki programowania (np. pojęcie algorytmu, pętle, środowisko). Wprowadzenie do języka Python. Wprowadzenie do programowania w języku R.

5. Relacyjne bazy danych (wprowadzenie do relacyjnych baz danych, wykorzystywanie arkusza kalkulacyjnego i danych pochodzących z kwerend, podstawy języka SQL, Access).

6. Podstawy statystyki z wykorzystaniem MS Excel: średnia arytmetyczna i mediana, miary zmienności i ich interpretacja: odchylenie standardowe i współczynnik zmienności; przedziały ufności, błąd standardowy, podstawowe testy statystyczne (test t-Studenta i ANOVA): formułowanie hipotez, założenia i interpretacja wyników. Wizualizacja danych: przygotowanie tabel zbiorczych i wykresów prezentujących wyniki.

1. Rafał K., Lembas J. 2021. Wstęp do informatyki Wyd. Nauk. PWN, Warszawa.

2. Łomnicki A. 2012. Wprowadzenie do statystyki dla przyrodników. Wyd. Nauk. PWN, Warszawa.

3. Meissner W. 2010. Przewodnik do ćwiczeń z przedmiotu metody statystyczne w biologii. Wyd. UG, Sopot.

4.Biecek P. (2008) Przewodnik po pakiecie R. GIS

5. Freeman M., Ross J. (2020) Data science – Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R. Helion

Na podstawie Uchwały Senatu UMCS nr XXV-8.10/21 z dnia 26 maja 2021 r., tj. od cyklu kształcenia 2021/2022:

Wiedza

W1. Ma wiedzę pozwalającą na zastosowanie podstawowych narzędzi informatycznych do komunikowania się oraz rozwiązywania problemów biotechnologicznych. K_W02; K_W03

W2. Zna podstawowe pojęcia, programy i narzędzia IT pozwalające na analizę danych biomedycznych i biologicznych i prezentację jej wyników. K_W03, KW_09.

W3.podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności intelektualnej i przemysłowej. K_W13

Umiejętności

U1. Dobiera i stosuje podstawowe narzędzia informatyczne, programy komputerowe oraz narzędzia statystyczne dostępne w programie Excel odpowiednie do sytuacji i analizowanego problemu. K_U05, K_U06

U2. Umie zaplanować i przygotować analizę danych biomedycznych samodzielnie i zespole z wykorzystaniem programu Excel i innych podstawowych narzędzi IT. K_U10

U3. Umie zaprezentować wyniki analiz samodzielnych i zespołowych oraz wziąć udział w debacie dotyczącej tej prezentacji. K_U08

Kompetencje społeczne

K1. Wypełnia zobowiązania społeczne dotyczące umiejętnego prezentowania rzetelnej wiedzy i wyników analiz danych naukowych..K_K02