| Educational guide School of Engineering |
english |
| Biomedical Data Science (2022) |
 Subjects |
| HEALTH DATA VISUALIZATION AND COMMUNICATION |
| Learning outcomes |
| IDENTIFYING DATA | 2023_24 |
| Subject | HEALTH DATA VISUALIZATION AND COMMUNICATION | Code | 17705119 | |||||
| Study programme |
|
Cycle | 2nd | |||||
| Descriptors | Credits | Type | Year | Period | ||||
| 4.5 | Compulsory | Second | 1Q |
|||||
| Competences | Learning outcomes | Contents |
| Planning | Methodologies | Personalized attention |
| Assessment | Sources of information | Recommendations |
| Type A | Code | Learning outcomes |
| CE4 |
o RA31( CE4). Identifica els models de representació de dades utilitzats en els sistemes gràfics o RA32( CE4). Classifica els models en el seu àmbit d' aplicació o RA33( CE4). Aplica els algoritmes necessaris per a la manipulació dels objectes que formen la representació gràfica o RA34( CE4). Utilitza les representacions gràfiques òptimes per a cada tipus de dades, tenint en compte el missatge que es vulgui comunicar, i les interpretacions que se' n poden derivar | |
| CE5 |
o RA10( CE5). Entén les diferents etapes del disseny experimental i sap com analitzar i garantir la qualitat de dades -òmiques o RA11( CE5). Analitza computacionalment dades generades per tecnologies de seqüenciació massiva o RA12( CE5). Analitza computacionalment dades procedents del perfilat de proteïnes i metabòlits o RA13( CE5). Integra dades -òmiques i aplica metodologies per a la seva anàlisi funcional | |
| Type B | Code | Learning outcomes |
| Type C | Code | Learning outcomes |
