Programiranje u programima SAS i R (144451)
Nositelj predmeta
Opis predmeta
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.
Vrsta predmeta
- Diplomski studij / Genetika i oplemenjivanje životinja (Izborni predmet, 3. semestar, 2. godina)
ECTS: 6.00
Engleski jezik: R1
Sati nastave: 60
Predavanja: 24
Vježbe u praktikumu: 32
Seminar: 4
Izvođač predavanja
Izvođač vježbi
Izvođač seminara
Ocjenjivanje
Dovoljan (2): 60-70%
Dobar (3): 71%-80%
Vrlo dobar (4): 81%-90%
Izvrstan (5): 91%-100%
Opće kompetencije
Studenti dobivaju neophodna teorijska i praktična znanja o programiranju u programima SAS i R.
Oblici nastave
- Predavanja
- Vježbe u praktikumu
Vježbe u praktikumu za kvantitativnu genetiku u programima SAS i R - Seminari
Seminari – o programiranju u programima SAS i R
Ishodi učenja i način provjere
Ishod učenja | Način provjere |
---|---|
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 |
Način rada
Obveze nastavnika
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.
Obveze studenta
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
Polaganje ispita
Elementi praćenja | Maksimalno bodova ili udio u ocjeni | Bodovna skala ocjena | Ocjena | Broj sati izravne nastave | Ukupni broj sati rada prosječnog studenta | ECTS bodovi |
---|---|---|---|---|---|---|
Pismeni ispit | 50 |
0-60 61-70 71-80 81-90 91-100 |
Nedovoljan (1) Dovoljan (2) Dobar (3) Vrlo dobar (4) Izvrstan (5) |
30 | 90 | 3 |
Usmeni ispit | 50 |
0-60 61-70 71-80 81-90 91-100 |
Nedovoljan (1) Dovoljan (2) Dobar (3) Vrlo dobar (4) Izvrstan (5) |
30 | 90 | 3 |
UKUPNO | 100% | 60 | 180 | 6 |
Elementi praćenja | Opis | Rok | Nadoknada |
---|---|---|---|
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 |
Tjedni plan nastave
- Uvod o strukturi programa u SAS- u i R-u. P
- Spajanje podataka iz više datoteka, rad sa nizovima, računanja sa datumima. P
- Uvod o strukturi programa u SAS- u i R-u – primjeri. V
- Spajanje podataka iz više datoteka, rad sa nizovima, računanja sa datumima – primjeri. V
- Osnove o SAS funkcijama, matematičke transformacije, aritmetičke funkcije, funkcije za promjenu formata varijabli, uklanjanje praznih mjesta iz zapisa. P
- Osnove o SAS funkcijama, matematičke transformacije – primjeri. V
- Funkcije za promjenu formata varijabli, uklanjanje praznih mjesta iz zapisa –primjeri. V
- Osnove o R funkcijama, rad s matematičkim funkcijama. P
- Osnove o R funkcijama, rad s matematičkim funkcijama – primjeri. V
- Osnove o SAS makro programiranju, rad s makro varijablama, funkcijama i programima.P + V
- Rad s objektima i generičke funkcije u R-u sa primjerima. P + V
- 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*
- Uvođenje podataka iz velikih baza podatka u programe SAS i R. V
- Manipulacija i uređenje velikih baza podataka u SAS-u R-u. Priprema podataka za daljnje analize. V
- Seminar u kojem će studenti prikazati programe napisane u programima SAS i R na kraju semestra i potom slijedi usmeni ispit. S
Obvezna literatura
- Cody, R. i Pass, R. (1995): SAS® Programming by Example, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
- Matloff, N. (2011): The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design
Preporučena literatura
- Svolba G. (2006): Data Preparation for Analytics Using SAS, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA.
- Chambers, J. M. (2008): Software for dana analysis. Programming with R.
- http://science.geof.unizg.hr/todo-platform/
Sličan predmet na srodnim sveučilištima
- SAS advanced programing, Université Catholique de Louvain, Belgija
- Software for Statistics, INSA Tolouse, Francuska
- Advanced programing in R, Linköping University, Švedska