Wstęp do biostatystyki

Podstawy matematyki na poziomie szkoły średniej, podstawowe wiadomości o obsłudze podstawowych programów komputerowych (MS Office)

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. Wykonanie projektu wykorzystującego zdobyte umiejętności (W1-2, U1-U3).

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

Wprowadzenie do narzędzi informatycznych i statystycznych wykorzystywanych w praktyce biotechnologicznej; narzędzia do zespołowej komunikacji zdalnej (Microsoft Office 365/Teams); narzędzia do wymiany pików w sieci i współpracy nad ich treścią (Microsoft Onedrive/Office 365, Google Drive/Docs); podstawy statystyki z wykorzystaniem MS Excel i programu Statistica: średnia arytmetyczna i mediana, miary zmienności i ich interpretacja: odchylenie standardowe i współczynnik zmienności; przedziały ufności, błąd standardowy, testy statystyczne: formułowanie hipotez, założenia i interpretacja wyników; najważniejsze testy parametryczne i nieparametryczne; regresja liniowa i prognozowanie. Przygotowanie tabel zbiorczych i wykresów prezentujących wyniki analiz.

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

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

Stanisz A. 2007. Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem Statistica PL na przykładach z medycyny. T. 1. StatSoft, Kraków.

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

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

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 oraz bazy danych pozwalające na analizę danych biomedycznych i biologicznych i prezentację jej wyników . K_W03, KW_09.

Umiejętności

U1. Dobiera i stosuje narzędzia informatyczne, programy komputerowe oraz narzędzia statystyczne odpowiednie do sytuacji i analizowanego problemu. K_U03, K_U05, K_U06

U2. Umie zaplanować i przygotować analizę danych biomedycznych samodzielnie i zespole. 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, K_K03