Cel kształcenia i wykaz literatury

Główny cel kształcenia: Poznanie podstaw tworzenia skryptów i programów w języku Python pod kątem zastosowań biomedycznych, czyli: operacje na plikach, obsługa wyjątków, programowanie proceduralne oraz OOP, zastosowanie popularnych bibliotek do analizy i wizualizacji danych. Przegląd przykładowych zastosowań do analizy danych biomedycznych.

Ogólne informacje o zajęciach: Kurs składa się z zajęć laboratoryjnych

Wykaz literatury, wymaganej do zaliczenia zajęć

Literatura wykorzystywana podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/innych

1	Eric Matthes	Python Crash Course 2nd edition	Random House LCC US.	2019
2	M.Summerfield	Python 3, Kompletne wprowadzenie do programowania	Wydawnictwo Helion, Gliwice.	2010
3	M.Lutz, D.Asher	Python. Wprowadzenie	Wydawnictwo Helion, Gliwice.	2002
4	M.Lutz	Python Leksykon kieszonkowy	Wydawnictwo Helion, Gliwice.	2011
5	N/A	Matplotlib User's Guide	https://matplotlib.org.	2021
6	N/A	Scikit-learn user guide	https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html.	2021
7	Sarah Guido	Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists	O'Reilly UK Ltd. .	2016

Literatura do samodzielnego studiowania

1	Tsung-Hsien Lee, Amit Prakash, Adnan Aziz	Elements of Programming Interviews in Python: The Insiders' Guide	Createspace Independent Publishing Platform.	2016
2	C.H. Swaroop	A Byte of Python	https://python.swaroopch.com/.	2021

Wymagania wstępne w kategorii wiedzy/umiejętności/kompetencji społecznych

Wymagania formalne:

Wymagania wstępne w kategorii Wiedzy: Zna w stopniu podstawowym dowolny język programowania

Wymagania wstępne w kategorii Umiejętności: Wykorzystanie wiedzy z matematyki, statystyki, fizyki. Umiejętność pozyskiwania informacji ze wskazanych źródeł. Potrafi zaprojektować i napisać prosty program komputerowy do analizy danych.

Wymagania wstępne w kategorii Kompetencji społecznych: Uczciwość, odpowiedzialność, wytrwałość, ciekawość poznawcza, kreatywność, kultura osobista, szacunek dla innych ludzi, gotowość i umiejętność współpracy z innymi w celu rozwiązania zadanego problemu.

Efekty kształcenia dla zajęć

MEK	Student, który zaliczył zajęcia	Formy zajęć/metody dydaktyczne prowadzące do osiągnięcia danego efektu kształcenia	Metody weryfikacji każdego z wymienionych efektów kształcenia	Związki z KEK	Związki z PRK
01	Zna podstawowe typy danych i instrukcje języka Python. Potrafi pisać proste aplikacje w języku Python wykorzystujące paradygmaty proceduralny i OOP. Potrafi wykorzystać dane zapisane w plikach (w szczególności formatach medycznych jak np. DICOM) lub zewnętrznych bazach danych. Potrafi wykorzystać zewnętrzne moduły/biblioteki (np. do wizualizacji i analizy danych medycznych w utworzonej aplikacji.	laboratorium	raport pisemny	K_W01+ K_U06+	P7S_UW P7S_WG
02	Wykazuje samokrytyczne podejście do własnej pracy twórczej; rozumie potrzebę ciągłego podnoszenia kompetencji zawodowych i osobistych oraz śledzenia i analizowania najnowszych osiągnięć związanych z językami programowania oraz analizą danych biomedycznych.	laboratorium	raport pisemny, zaliczenie cz. ustna, test	K_W01+ K_U06++ K_K01+++	P7S_KK P7S_UW P7S_WG
03	Potrafi zaimplementować rozwiązanie dla postawionego problemu i/lub odnaleźć alternatywne rozwiązanie proponowane na specjalistycznych forach poświęconych programowaniu, sztucznej inteligencji, analizie danych oraz medycenie i zaimplementować je.	laboratorium	raport pisemny, zaliczenie cz. ustna, test	K_W01+++ K_U06++ K_K01+++	P7S_KK P7S_UW P7S_WG

Uwaga: W zależności od sytuacji epidemicznej, jeżeli nie będzie możliwości weryfikacji osiągniętych efektów uczenia się określonych w programie studiów w sposób stacjonarny w szczególności zaliczenia i egzaminy kończące określone zajęcia będą mogły się odbywać przy użyciu środków komunikacji elektronicznej (w sposób zdalny).

Treści kształcenia dla zajęć

Sem.	TK	Treści kształcenia	Realizowane na	MEK
1	TK01	Podstawy tworzenia skryptów Python; podstawowe elementy skryptów: zmienne i zarządzanie przepływem sterowania. Funkcje i struktury kontrolne. Odczyt i zapis plików w szczególności w formatach stosowanych w medycynie np. DICOM. Komunikacja z zewnętrzną bazą danych zawierającą dane biomedyczne.	L01-L10	MEK01 MEK03
1	TK02	Wykorzystanie bibliotek. Wizualizacja danych na przykładzie biblioteki Matplotlib. Wykorzystanie bibliotek do pracy do pracy z formatami stosowanymi w biomedyczne (DICOM)	L11-L12	MEK01 MEK02 MEK03
1	TK03	Programowanie obiektowe. Obsługa wyjątków. Tworzenie aplikacji opartej o jeden z popularnych frameworków GUI.	L13-18	MEK01 MEK03
1	TK04	Przykłady analizy danych biomedycznych w języku Python	L19-L30	MEK01 MEK02 MEK03

Nakład pracy studenta

Forma zajęć	Praca przed zajęciami	Udział w zajęciach	Praca po zajęciach
Laboratorium (sem. 1)	Przygotowanie do laboratorium: 5.00 godz./sem. Przygotowanie do kolokwium: 3.00 godz./sem.	Godziny kontaktowe: 30.00 godz./sem.	Dokończenia/wykonanie sprawozdania: 10.00 godz./sem.
Konsultacje (sem. 1)	Przygotowanie do konsultacji: 1.00 godz./sem.	Udział w konsultacjach: 1.00 godz./sem.
Zaliczenie (sem. 1)

Sposób wystawiania ocen składowych zajęć i oceny końcowej

Forma zajęć	Sposób wystawiania oceny podsumowującej
Laboratorium	Na podstawie sprawozdań z zrealizowanych zadań
Ocena końcowa	To ocena z laboratoriumtawiania

Przykładowe zadania

Wymagane podczas egzaminu/zaliczenia
(-)

Realizowane podczas zajęć ćwiczeniowych/laboratoryjnych/projektowych
(-)

Inne
(-)

Czy podczas egzaminu/zaliczenia student ma możliwość korzystania z materiałów pomocniczych : nie

Treści zajęć powiazane są z prowadzonymi badaniami naukowymi: tak

1	L. Chotorlishvili; V. Dugaev; M. Inglot; C. Jasiukiewicz; M. Kulig; P. Kurashvili; T. Masłowski; R. Stagraczyński; S. Stagraczyński; T. Szczepański; S. Wolski	Topological insulator and quantum memory	2023
2	T. Lulek; M. Łabuz; J. Milewski; R. Stagraczyński	Galois symmetry of energy levels of the XXX model for the case of octagonal two-magnon states on the generic star of quasimomentum	2023
3	T. Lulek; M. Łabuz; R. Stagraczyński	Separation of spherically and translationally covariant finite quantum spaces within the XXX model	2023
4	L. Chotorlishvili; V. Dugaev; M. Inglot; C. Jasiukiewicz; K. Kouzakov; T. Masłowski; R. Stagraczyński; S. Stagraczyński; T. Szczepański; S. Wolski	Random spin-orbit gates in the system of a topological insulator and a quantum dot	2022
5	P. Estellé; J. Fal; J. Sobczak; R. Stagraczyński; G. Żyła	Electrical conductivity of titanium dioxide ethylene glycol-based nanofluids: Impact of nanoparticles phase and concentration	2022