Name of course:
Programowanie w środowisku obliczeniowym R
Coordinator of course:
dr inż. Marcel Młyńczak
Type of course:
Optional
Level of education:
Second cycle studies
Programme:
Inżynieria Biomedyczna
Group of courses:
nd
Code of course:
PRR
Nominal semester:
2 / AY 2021/2022
Number of ECTS credits:
2
Number of hours of student’s work to achieve learning outcomes:
1) Liczba godzin bezpośrednich 32, w tym: a) wykład - 15h; b) projekt - 15h; c) konsultacje - 2h; 2) Praca własna studenta 20, w tym: a) zapoznanie z literaturą i przygotowanie na zajęcia – 10h b) przygotowanie do sprawdzianu – 10h; Suma: 52 h (2 ECTS)
Number of ECTS credits on the course with direct participation of academic teacher:
1 punkty ECTS - liczba godzin bezpośrednich: 32h, w tym: a) wykład - 15h; b) projekt - 15h; c) konsultacje – 2h;
Language of course:
polish
Number of ECTS credits on practical activities on the course:
1) Liczba godzin bezpośrednich 32, w tym: a) wykład - 15h; b) projekt - 15h; c) konsultacje - 2h; 2) Praca własna studenta 20, w tym: a) zapoznanie z literaturą i przygotowanie na zajęcia – 10h b) przygotowanie do sprawdzianu – 10h; Suma: 52 h (2 ECTS)
Form of didactic studies and number of hours per semester:
  • Lecture15h
  • Exercise type of course0h
  • Laboratory0h
  • Project type of course15h
  • Computer lessons0h
Preliminary requirements:
Podstawowa wiedza z zakresu: programowania, statystyki, rachunku prawdopodobieństwa
Limit of students:
36
Purpose of course:
Umiejętność programowania w języku R w celu analizy danych, analizy statystycznej i rozwiązywania problemów obliczeniowych
Contents of education:
• Wprowadzenie do R i RStudio • Typy danych • Operacje na wektorach, macierzach i listach • Składnia programowania • Macierze, tablice, listy i ramki danych • Korzystanie z pakietów zewnętrznych • Odczyt i zapis danych z różnych formatów • Podstawy rachunku prawdopodobieństwa i statystyki • Manipulacje na danych • Wizualizacja danych • Modele liniowe • Dokumentacja RMarkdown • Pakiet Shiny
Methods of evaluation:
Ocena końcowa z przedmiotu jest sumą oceny z kolokwium teoretycznego (40%) oraz z oceny realizacji projektu (60%).
Exam:
no
Literature:
• Przemysław Biecek, „Przewodnik po pakiecie R”, Oficyna Wydawnicza GIS, 2008 • Przemysław Biecek, „Odkrywać! Ujawniać! Objaśniać! Zbiór esejów o sztuce prezentowania danych, Wydawnictwa Uniwersytetu Warszawskiego, 2016 • W. N. Venables, D. M. Smith and the R Core Team, “An Introduction to R Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and Graphics Version 3.4.3 (2017-11-30) [https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf]
Website of the course:
brak
Notes:
brak

Effects of education

General academic profile - knowledge

Charakterystyka PRR_2st_W01
nd
Verification: nd
Field of study related learning outcomes: W_01
Area of study related learning outcomes: P7U_W, I.P7S_WG.o, I.P7S_WK
Charakterystyka PRR_2st_W02
nd
Verification: nd
Field of study related learning outcomes: W_03
Area of study related learning outcomes: P7U_W, I.P7S_WG.o, III.P7S_WG

General academic profile - skils

Charakterystyka PRR_2st_U01
nd
Verification: nd
Field of study related learning outcomes: U_02, U_07
Area of study related learning outcomes: P7U_U, I.P7S_UW.o, III.P7S_UW.o, I.P7S_UO, I.P7S_UU
Charakterystyka PRR_2st_U02
nd
Verification: nd
Field of study related learning outcomes: U_03, U_07
Area of study related learning outcomes: I.P7S_UW.o, III.P7S_UW.o, P7U_U, I.P7S_UO, I.P7S_UU

General academic profile - social competences

Charakterystyka PRR_2st_K01
nd
Verification: nd
Field of study related learning outcomes: K_01
Area of study related learning outcomes: P7U_K, I.P7S_KK