Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
300155 UE Introduction to Biological Data Science (2025W)
(Python and R)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
Labels
Scientific Skills
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Do 11.09.2025 14:00 bis Do 25.09.2025 18:00
- Abmeldung bis Mi 15.10.2025 18:00
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine
13:00 - 15:30 Wednesdays in Rm 5.021 (BeCogBio meeting room, 5th floor, UBB)
First meeting 1 Oct.
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: Di 30.09.2025 18:27
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.