Advanced techniques in environmental data analysis
2600-ATCH-GC-1-S2
Wykłady (dr hab. Marcin Koprowski, prof. UMK) - 7 h
Wykłady (dr hab. Agnieszka Kalwasińska, prof. UMK) - 9 h
1. Wprowadzenie do analizy danych środowiskowych (1h)
2. Podstawowe statystyki opisowe (1h)
3. Hipotezy badawcze i założenia testów statystycznych (1h)
4. Testowanie hipotez (1.5h)
5. Korelacje. Heatmapy. Regresja liniowa (1.5h)
6. Różnorodność. Metryki alfa-bioróżnorodności (1h)
7. Beta-różnorodność. Dystans, podobieństwo, niepodobieństwo, klastrowanie (1h)
8. Techniki ordynacyjne (1h)
Ćwiczenia (dr hab. Marcin Koprowski, prof. UMK) - 12 h
Ćwiczenia (dr hab. Agnieszka Kalwasińska, prof. UMK) - 18 h
1. Wprowadzenie do analizy danych środowiskowych (2h)
2. Podstawowe statystyki opisowe (2h)
3. Hipotezy badawcze i założenia testów statystycznych (2h)
4. Testowanie hipotez (2h)
5. Korelacje. Heatmapy. Regresja liniowa (2h)
6. Bioóżnorodność. Krzywe rozrzedzenia. Metryki alfa-bioróżnorodności (2h)
7. Beta-różnorodność. Dystans, podobieństwo, niepodobieństwo, klastrowanie (2h)
8. Techniki ordynacyjne w analizach bioróżnorodności (2h)
9. Projekt studenck. Zaliczenie ćwiczeń (2h)
Całkowity nakład pracy studenta
60 godzin:
* praca z nauczycielem: 30 h
* konsultacje: 1 h
* praca własna studenta : 25 h
* przygotowanie do zaliczenia: 4 h
Efekty uczenia się - wiedza
K_W02 Wyjaśnia pojęcia biologiczne oraz związki między zjawiskami i procesami przyrodniczymi, a także zależności między strukturą i funkcją.
K_W06 Ma wiedzę o wpływie organizmów na ich środowisko.
K_W07 Ma pogłębioną wiedzę na temat wpływu środowiska na zdrowie człowieka.
K_W08 Ma pogłębioną wiedzę z zakresu statystyki i specjalistycznych narzędzi informatycznych właściwych do opisu i prognozowania przebiegu zjawisk przyrodniczych
K_W09 Wraz z metodologią niezbędną do jakościowego i ilościowego badania w naukach biologicznych
Efekty uczenia się - umiejętności
K_U01 Dogłębna znajomość zastosowania statystyki do opisu zjawisk biologicznych
K_U03 I biegłość w posługiwaniu się zaawansowanymi technikami pomiarowymi i analitycznymi stosowanymi w badaniach biologicznych
K_U04 Umiejętność posługiwania się komputerem jest niezbędna do wyszukiwania informacji, komunikowania się, organizowania i analizowania danych, przygotowywania raportów i prezentacji wyników
K_U05 Umiejętność prawidłowej oceny zagrożeń dla zdrowia i życia człowieka
K_U07 Umiejętność formułowania hipotez naukowych opartych na logicznym rozumowaniu
K_U08 W oparciu o pomiary mające na celu interpretację obserwacji: tworzenie wyników, na podstawie których można formułować wnioski.
K_U09 Korzystanie z informacji źródłowych w języku angielskim oraz umiejętność przeprowadzania analiz, podsumowania i krytycznej oceny danych, pozwalająca na formułowanie poprawnych wniosków
K_U14 Umiejętność prezentowania wyników badań ustnie w języku angielskim, a także w formie pisemnych raportów naukowych
K_U15 Posługiwanie się językiem naukowym w stopniu umożliwiającym dokumentowanie i opracowywanie wyników badań
Efekty uczenia się - kompetencje społeczne
K_K01 Rozumie potrzebę ciągłego poszerzania wiedzy z wykorzystaniem czasopism naukowych i popularnonaukowych
K_K02 Wykazuje umiejętność śledzenia na bieżąco rozwoju zawodowego w dziedzinie nauk przyrodniczych wraz z umiejętnością inspirowania i organizowania procesów uczenia się innych osób
K_K03 Rozwija racjonalne i krytyczne podejście do informacji pozyskiwanych z literatury naukowej, Internetu i innych środków masowego przekazu, a także do popularnych przekonań związanych z naukami biologicznymi
K_K04 Ma świadomość odpowiedzialności za rzetelność analiz i ekspertyz
K_K05 Jest świadomy konieczności przestrzegania zasad etyki.
K_K08 Ma świadomość konieczności stosowania metod matematycznych, statystycznych i informatycznych do opracowywania i prezentacji wyników i analiz
K_K11 Wykazuje umiejętność pracy w zespole
K_K12 Jest świadomy znaczenia podejmowania inicjatywy
Metody dydaktyczne
Zajęcia teoretyczne i praktyczne (pracownia komputerowa) z wykorzystaniem platformy Moodle
Metody dydaktyczne podające
- wykład informacyjny (konwencjonalny)
Metody dydaktyczne poszukujące
- projektu
- klasyczna metoda problemowa
- seminaryjna
- ćwiczeniowa
Metody dydaktyczne w kształceniu online
- metody oparte na współpracy
- metody wymiany i dyskusji
- metody rozwijające refleksyjne myślenie
- metody służące prezentacji treści
Rodzaj przedmiotu
przedmiot obligatoryjny
Wymagania wstępne
Podstawowa wiedza z biologii i statystyki. Praca z programem R. Znajomość języka angielskiego w mowie i piśmie.
Koordynatorzy przedmiotu
Kryteria oceniania
Studenci wykonują zadania i przesyłają rozwiązania do sprawdzenia.
Pod koniec kursu studenci przygotowują raport końcowy w formie prezentacji PowerPoint. Do projektu otrzymują surowe dane, które muszą przeanalizować. Raport końcowy zawiera cel badań, zastosowaną metodologię, wyniki (rysunki, tabele) oraz wnioski z przeprowadzonych analiz.
Kryteria oceniania:
92% 5,0
83% 4,5
74% 4,0
65% 3,5
55% 3,0
<55% 2,0
Praktyki zawodowe
Literatura
Chao A and Chiu CH, 2016. Species richness: estimation and comparison. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. 1-26.
Hughes JB, Hellmann JJ, Ricketts TH, Bohannan BJM., 2001. Counting the uncountable: statistical approaches to estimating microbial diversity. AEM.67.10.4399–4406.
GUide to STatistical Analysis in Microbial Ecology (GUSTAME) https://mb3is.megx.net/gustame/dissimilarity-based-methods
Friedman J, Alm EJ (2012) Inferring correlation networks from genomic survey data. PLoS Comput Biol 8:e1002687.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i
terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: