300155 UE Introduction to Biological Data Science (2023W)
(Python and R)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Do 07.09.2023 14:00 bis Do 21.09.2023 18:00
- Abmeldung bis So 15.10.2023 18:00
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine
Vorlesungen: 13:00-15:00 mittwochs, Biologiezentrum Universität Wien,Sitzungssaal im 5. Stock (Deparment of Cognitive Biology),Rm 5.021
Einführung in die Datenwissenschaft mit biologischen, kognitiven und neuronalen DatenVon den Teilnehmern wird erwartet, dass sie sowohl mit R als auch mit der Programmierung in Python Erfahrung haben.Wenn Sie keine Python-Erfahrung haben, absolvieren Sie bitte die grundlegenden Tutorials auf learnpython.org VOR Beginn des Kurses.Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Programmierung von Hausaufgaben, Abschlussprojekt und eine Abschlussprüfung.Die aktive Teilnahme am Unterricht wird von allen Studenten erwartet.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Aktive Teilnahme am Unterricht und an den Programmierübungen.(Bewertungskriterien)
1: >87%
2: 76 - 87%
3: 64 - 75%
4: 51 - 63%
5: <=50%
1: >87%
2: 76 - 87%
3: 64 - 75%
4: 51 - 63%
5: <=50%
Prüfungsstoff
Fähigkeit, sowohl Python als auch R für grundlegende Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben zu verwendenVertrautheit mit den wichtigsten Konzepten der Datenmodellierung und des maschinellen Lernensvertieftes Verständnis mindestens eines komplexen biologischen Datensatzes (phylogenetische Bäume, Verhaltenszeitreihen, neuronale Daten), nachgewiesen im Abschlussprojekt.
Literatur
Zhang, N. (2020). A tour of data science: learn R and Python in parallel. CRC Press.Statistical Thinking for the 21st Century:
https://statsthinking21.org/
https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-python/index.html
https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-figures-R/intro.htmlRevell, L. J., & Harmon, L. J. (2022). Phylogenetic comparative methods in R. Princeton University Press.Géron, A. (2022). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. " O'Reilly Media, Inc.".
https://statsthinking21.org/
https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-python/index.html
https://statsthinking21.github.io/statsthinking21-figures-R/intro.htmlRevell, L. J., & Harmon, L. J. (2022). Phylogenetic comparative methods in R. Princeton University Press.Géron, A. (2022). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. " O'Reilly Media, Inc.".
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
CoBeNe 3
Letzte Änderung: Do 12.10.2023 13:28
Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die Programmiersprachen R und Python, gefolgt von einigen einführenden Konzepten der Datenanalyse. Als nächstes werden wir uns auf Methoden der Datenvisualisierung konzentrieren, gefolgt von einer Einführung in das maschinelle Lernen.
Im letzten Teil des Kurses werden wir uns mit spezielleren Methoden für die Biologie befassen und uns dabei auf die Analyse von Verhaltens-, neuronalen und evolutionären Daten konzentrieren.