Datavitenskap med R for medisinske forskere

Ph.d.-kurs

Emnebeskrivelse

Kursinnhald

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

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

Undervisingsperiode

Korte forelesninger og praktiske oppgåver i grupper.

22 t/veke, 2 veker (totalt: 44 t)

Kurset går i haustsemesteret.

Studiepoeng

2 studiepoeng.

Undervisingsstad

Bergen
Undervisingsspråk
Engelsk
Krav til forkunnskapar
Ingen
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
  • Obligatoriske arbeidskrav
    Deltaking er naudsynt. Gruppeprosjekt er obligatorisk.
    Vurderingsform

    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".
    Fagleg overlapp
    Ingen
    Kven kan delta
    Ph.d.-kandidatar frå Det medisinske fakultet. Masterstudentar er også velkomne.
    Utfyllande kursomtale
    Kurset går i haustsemesteret.
    Fagleg ansvar

    Julia Romanowska

    Kjernelitteratur
    Litteraturlista vil vere klar innan 01.06. for haustsemesteret og 01.12. for vårsemesteret.