Study programme

Programiranje u programima SAS i R (144451)

ECTS 6.00
English language R1
Teaching hours 60
Lectures 24
Practicum 32
Seminar 4
Lecturer
Prof. Alen Džidić, PhD
Prof. Ino Čurik, PhD
Associate teacher for exercises
Assist. Prof. Dragica Šalamon, PhD
Assist. Prof. Maja Ferenčaković, PhD
Associate teacher for seminars
Assist. Prof. Dragica Šalamon, PhD
Grading
Sufficient (2) 60-70%
Good (3) 71%-80%
Very good (4) 81%-90%
Excellent (5) 91%-100%

Course coordinator

Prof. Alen Džidić, PhD
Prof. Alen Džidić, PhD

Course description

Modul osposobljava studente za kodiranje u programskim jezicima SAS i R koje je nužno za razvoj nove statističke metodologije, ili kombiniranje postojećih metoda u integrirane procedure. Nastava je osmišljena kroz objašnjavanje funkcionalnih primjera (od ideje, preko koda, do outputa i objašnjenja) i kroz pisanje samostalnih kodova za upoznavanje s programskim strukturama (petlje, uvjetovanja, aritmetički i logički operatori), samostalno definiranje funkcija. Svrha modula nije učenje statistike, već savladavanje programerskog razmišljanja i programskog koda koji nam omogućuju dostizanje rješenja za problemske zadatke i situacije.
Dodatno, modul omogućuje studentima upoznavanje i rad s osnovnim formatima genomskih podataka, te je od iznimne koristi u istraživačkom radu u području genetike jer omogućuju pojedincu da korištenjem vlastitog znanja i iskustva, raspoložive podatke servisa za genotipiziranje iskoristi u najširem opsegu. Takvi podaci predstavljaju velike baze koje u ovom modulu, putem SAS-a i R-a, studenti obrađuju i njima manipuliraju kako bi stvorili ulazne datoteke za programe u kojima će se odvijati daljnja analiza. Modul se izvodi putem predavanja, vježbi u praktikumu i seminarskog rada.

Type of course

General competences

Studenti dobivaju neophodna teorijska i praktična znanja o programiranju u programima SAS i R.

Types of instruction

  • Predavanja
  • Seminari
    Seminari – o programiranju u programima SAS i R
  • Vježbe u praktikumu
    Vježbe u praktikumu za kvantitativnu genetiku u programima SAS i R

Learning outcomes

Learning outcome Evaluation methods
Objasniti programsku strukturu, petlju, uvjetovanja, te aritmetičke i logičke operatore Pismeni, Usmeni
Odabrati pravilnu kodiranu funkciju kod jednostavnih i složenih funkcija. Pismeni, Usmeni
Prepoznati i razlikovati matematičke operacije u kodu programa SAS i R. Pismeni, Usmen
Objasniti genomske podatke i njihovu uporabu Pismeni, Usmeni

Working methods

Teachers' obligations

Svi nastavni materijali su organizirani i prema nastavnim cjelinama dostupni putem e-maila i Dropboxa; kalendar važnijih događanja za kolegij dostupni putem e-maila i Dropboxa; obavijesti vezane uz kolegij dostupni putem e-maila i Dropboxa; zadaci za utvrđivanje znanja po pojedinim nastavnim cjelinama dostupni putem e-maila i Dropboxa; upute za korištenje nastavnih materijala uz zasebne cjeline dostupni putem e-maila i Dropboxa, predavanja i ocjenjivanje studentskih zadaća, pismenih ispita, provođenje usmenih ispita.

Students' obligations

Prisustvovanje predavanjima, vježbama u praktikumu i seminarima je obavezno, te studenti moraju sudjelovati aktivno i individualno u predavanjima i vježbama izradom individualnih programskih skripti s komentarima. Iza prvog dijela semestra studenti imaju zadaću koju moraju dostaviti predmetnom nastavniku nakon zimskih blagdana. Individualne programske skripte s komentarima studenti trebaju predati prije ispita. Uvjeti za pristupanje ispitu su redovno pohađanje predavanja i vježbi, izrada individualnih programskih skripti, te rješavanje zadataka za domaću zadaću

Methods of grading

Evaluation elements Maximum points or Share in evaluation Grade rating scale Grade Direct teaching hours Total number of average student workload ECTS
Pismeni ispit 50 0-60
61-70
71-80
81-90
91-100
Insufficient (1)
Sufficient (2)
Good (3)
Very good (4)
Excellent (5)
30 90 3
Usmeni ispit 50 0-60
61-70
71-80
81-90
91-100
Insufficient (1)
Sufficient (2)
Good (3)
Very good (4)
Excellent (5)
30 90 3
UKUPNO 100% 60 180 6
Evaluation elements Description Deadline Recoupment
Aktivnost na nastavi (vježbama i predavanjima) Studenti trebaju aktivno sudjelovati na predavanjima i vježbama, te spremati i predati vlastite programske skripte sa kodom i komentarima. Jednom za vrijeme semestra potrebno je riješiti zadatke za domaću zadaću i spremiti i predati programske skripte. Prije izlaska na ispit.
Pismeni ispit Pismeni ispit sadrži 5 zadataka iz SAS i R programiranja Ispitno gradivo je obuhvaćeno obveznom ispitnom literaturom, te materijalima i prezentacijama dostupnim nakon svakog predavanja putem e-maila. Prepisivanje je zabranjeno Prijavljuje se u sustavu ISVU
Usmeni ispit Usmeni dio ispita održava se nakon pismenog dijela ispita. Ispitno gradivo je obuhvaćeno obveznom ispitnom literaturom, te materijalima i prezentacijama dostupnim nakon svakog predavanja putem e-maila. Prijavljuje se u sustavu ISVU

Weekly class schedule

  1. Uvod o strukturi programa u SAS- u i R-u. P
  2. Spajanje podataka iz više datoteka, rad sa nizovima, računanja sa datumima. P
  3. Uvod o strukturi programa u SAS- u i R-u – primjeri. V
  4. Spajanje podataka iz više datoteka, rad sa nizovima, računanja sa datumima – primjeri. V
  5. Osnove o SAS funkcijama, matematičke transformacije, aritmetičke funkcije, funkcije za promjenu formata varijabli, uklanjanje praznih mjesta iz zapisa. P
  6. Osnove o SAS funkcijama, matematičke transformacije – primjeri. V
  7. Funkcije za promjenu formata varijabli, uklanjanje praznih mjesta iz zapisa –primjeri. V
  8. Osnove o R funkcijama, rad s matematičkim funkcijama. P
  9. Osnove o R funkcijama, rad s matematičkim funkcijama – primjeri. V
  10. Osnove o SAS makro programiranju, rad s makro varijablama, funkcijama i programima.P + V
  11. Rad s objektima i generičke funkcije u R-u sa primjerima. P + V
  12. Velike baze podataka – upoznavanje s podacima u genomskim bazama podataka i njihovim formatima. Problematika rada s velikim bazama podataka u SAS-u i R-u. P*
  13. Uvođenje podataka iz velikih baza podatka u programe SAS i R. V
  14. Manipulacija i uređenje velikih baza podataka u SAS-u R-u. Priprema podataka za daljnje analize. V
  15. Seminar u kojem će studenti prikazati programe napisane u programima SAS i R na kraju semestra i potom slijedi usmeni ispit. S

Obligatory literature

  1. Cody, R. i Pass, R. (1995): SAS® Programming by Example, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
  2. Matloff, N. (2011): The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design

Recommended literature

  1. Svolba G. (2006): Data Preparation for Analytics Using SAS, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
  2. Chambers, J. M. (2008): Software for dana analysis. Programming with R.

Similar course at related universities

  • SAS advanced programing, Université Catholique de Louvain, Belgija
  • Software for Statistics, INSA Tolouse, Francuska
  • Advanced programing in R, Linköping University, Švedska