Datavitenskap med R for medisinske forskere
Ph.d.-kurs
- Studiepoeng
- 2
- Undervisningssemester
- Haust
- Emnekode
- RMED901
- Talet på semester
- 1
- Undervisningsspråk
- Engelsk
- Ressursar
- Timeplan
Emnebeskrivelse
Mål og innhald
Emnet har som mål å gi grunnleggande kunnskap for effektiv handsaming av forskingsdata, og gjennomføring av forskingsprosjekt.
Emnet skal formidle: forståing av basis programmeringskunnskap; oppretting av klare, reproduserbare analyseplanar; moderne retningsliner for digital administrering av prosjekt; smart bruk av IKT-infrastruktur; deling av kode/data.
Innhald:
Grunnleggande programmering (R)
Tidyverse
Analyse av medisinske data
Visualisering (ggplot2)
Versjonskontroll
Grunnleggande dokumentasjon
Deling av kode/data
Kurset går i haustsemesteret.
Læringsutbyte
Kandidaten vil ved avslutta emne ha følgjande læringsutbytte:
Kunnskap
Studenten
- kan skille mellom R, RStudio og R-pakkar, og beskrive skilnadane mellom desse
- kan forklare steg i utforskande dataanalyse og kvifor ein gjer dette
- kan gje døme på strukturert og utforma "ryddig" data ("tidy data")
- forstår kvifor og kan forklare korleis ein bruker versjonskontroll
- kan identifisere fleire visualiseringsmetodar som er ofte brukt i dataanalyse
- kan gje døme på reglar for personvern og datadeling innan medisinsk forsking
Ferdigheiter
Studenten
- kan bruke grunnleggande R-kommandoar for å mate inn og granske data
- kan omstrukturere datasett ved hjelp av tidyverse R-pakken
- kan lage grafar og figurar ved hjelp av ggplot2 R-pakken
- kan bruke versjonskontrollprinsipp på eigne forskingsprosjekt
- kan dokumentere filene, kodane og mappene i eigne prosjekt
Generell kompetanse
Studenten
- kan foreslå naudsynte steg for gjennomføring av "tidy data analysis"
- kan velge visualiseringsmetodar som passar best avhengig av datatypen, mål for visualisering, og publikum
- kan lage dataanalyseplan
- kan lage ein rapport i .html, Word eller PDF, som summerer arbeidet sitt
Studiepoeng, omfang
Undervisningssemester
Korte forelesninger og praktiske oppgåver i grupper.
22 t/veke, 2 veker (totalt: 44 t)
Kurset går i haustsemesteret.
Undervisningsstad
Krav til forkunnskapar
Tilrådde forkunnskapar
- Har prøvd å skrive eller å lese eit skript
- Har prøvd dataanalyse - sjølv om ein kun har prøvd to kommandoar og det var mislykka!
- Forstår det er vanskeleg å forstå andre sine skript/program
- Det er ikkje nausynt med forkunnskap om R, men det er eit pluss
Studiepoengsreduksjon
Krav til studierett
Obligatorisk undervisningsaktivitet
Vurderingsformer
I emnet nyttar ein følgande vurderingsformer:
- Gruppeprosjekt
- Gruppene blir oppretta i starten av kurset og gruppearbeidet under heile kurset blir ein viktig del av sluttprosjektet.
- Dokumentasjonen vil bli utarbeida individuelt av medlemmene i gruppa for å vise individuell framgang, og vil bli evaluert parallelt med gruppeprosjektet.
- Blir vurdert med "Bestått/Ikkje bestått".