Bi0662 Vybrané problémy z ekologie

Přírodovědecká fakulta
jaro 2023
Rozsah
1/0/0. 1 kr. Ukončení: z.
Vyučující
Mgr. Irena Axmanová, Ph.D. (přednášející)
Mgr. Kryštof Chytrý (přednášející)
Garance
prof. RNDr. Milan Chytrý, Ph.D.
Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Kontaktní osoba: Mgr. Irena Axmanová, Ph.D.
Dodavatelské pracoviště: Ústav botaniky a zoologie – Biologická sekce – Přírodovědecká fakulta
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu Vybrané problémy z ekologie je, aby se studenti seznámili s problematikou, která není přednášena v rámci pravidelné výuky na PřF MU. V různých semestrech přednášejí různí přednášející. Smyslem není probírání ucelené látky z nějakého předmětu, ale spíše definování vědeckých problémů ve zvoleném užším tématu, diskuse o metodických postupech vedoucích k řešení těchto problémů a prezentace výsledků konkrétních projektů. Předmět je vhodný zejména pro studenty magisterských studijních programů Botanika, Zoologie a Ochrana přírody a doktorského studijního programu Ekologická a evoluční biologie, případně i pro pokročilejší studenty bakalářského studijního programu Ekologická a evoluční biologie. Předmět Vybrané problémy z ekologie lze absolvovat i vícekrát během studia.
Výstupy z učení
Student bude po absolvování předmětu:
- mít představu o jednom užším oboru v rámci ekologie, který se v daném rozsahu na MU běžně nepřednáší;
- znát hlavní otázky aktuálního výzkumu v tomto oboru;
- znát nové metody ekologického výzkumu.
Osnova
  • In the spring semester of 2023, the course theme will be "Tidy Data in R". The lecturers will be Mgr. Irena Axmanová Ph.D and Mgr. Kryštof Chytrý. The course will be in English.
    The full-day course will take place on Friday, April 14, 2023.
    In the course, we will introduce modern programming methods in R, mainly using the "tidyverse" library collection. The aim of the course is to teach students to organize their data into a form suitable for statistical analysis and visualization. The prerequisites are at least basic knowledge of working in R and a personal laptop with up-to-date R and R Studio programs installed.
    The course will include:
    - data upload, use of `%>%` operator (readxl, readr, tibble)
    - selections, filtering and summaries of tables (dplyr)
    - usage of regular expressions (stringr)
    - transforming tables between wide and long formats (tidyr)
    - joining data from different sources (dplyr)
    - fundamentals of data visualization (forcats, ggplot2) including maps(sf)
    - extra: use of lists, loops and nested tables (purrr, furrr, tidyr)
Literatura
    doporučená literatura
  • Literaturu dodává v případě potřeby zvaný přednášející podle vlastní úvahy.
Výukové metody
Vzhledem k možnostem externích přednášejících probíhá výuka zpravidla blokově, přednášky.
Metody hodnocení
Ke splnění požadavků předmětu je nutné absolvovat nejméně 80 % výukového času a účastnit se v diskusi.
Další komentáře
Studijní materiály
Poznámka k periodicitě výuky: předmět je vypisován nepravidelně podle nabídky témat externích vyučujících.
Výuka probíhá blokově.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2008 - akreditace, jaro 2011 - akreditace, jaro 2003, jaro 2004, jaro 2005, jaro 2006, jaro 2007, jaro 2008, jaro 2009, jaro 2010, jaro 2011, jaro 2012, jaro 2012 - akreditace, jaro 2013, jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019, podzim 2021, podzim 2023.