4 ECTS credits
105 u studietijd
Aanbieding 1 met studiegidsnummer 4021572ENR voor alle studenten in het 2e semester met een verdiepend master niveau.
Programming will be performed in Python.
None
The student:
- The student is capable of applying linear algebra in variance, covariance and correlation structures and understand geometrical equivalents of basic multivariate reasoning
- The student is capable of representing real data from large datasets in a comprehensible manner
- The student is capable of carrying out inference about multivariate means
- The student understands and applies basic ordination, discrimination and classification methodologies: Principal Components Analysis, Discriminant Analysis and Cluster Analysis
- The student makes use of existing software packages in R to analyse data.
De beoordeling bestaat uit volgende opdrachtcategorieën:
Examen Andere bepaalt 100% van het eindcijfer
Binnen de categorie Examen Andere dient men volgende opdrachten af te werken:
Students will be evaluated on the basis of a project consisting in analysing a 'big' data set with methods seen in the course (50% of the final grade for the written report and 50% for an individual oral exam consisting in presenting the project as a basis to ask questions about the course content).
Deze aanbieding maakt deel uit van de volgende studieplannen:
Master in de bio-ingenieurswetenschappen: cel- en genbiotechnologie: medische biotechnologie
Master in de bio-ingenieurswetenschappen: cel- en genbiotechnologie: moleculaire biotechnologie
Master in de bio-ingenieurswetenschappen: cel- en genbiotechnologie: agrobiotechnologie
Master in de bio-ingenieurswetenschappen: chemie en bioprocestechnologie: voedingsbiotechnologie
Master in de bio-ingenieurswetenschappen: chemie en bioprocestechnologie: chemische biotechnologie
Master in de bio-ingenieurswetenschappen: chemie en bioprocestechnologie: biochemische biotechnologie
Master of Biology: Molecular and Cellular Life sciences (enkel aangeboden in het Engels)