Suchergebnis: Katalogdaten im Herbstsemester 2023
Gesundheitswissenschaften und Technologie Bachelor  | ||||||||||||||||||||||||||||||
 Bachelor-Studium (Studienreglement 2017) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Obligatorische Fächer des zweiten Studienjahres | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Prüfungsblöcke | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Prüfungsblock 2 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Nummer | Titel | Typ | ECTS | Umfang | Dozierende | |||||||||||||||||||||||||
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| 376-0151-00L | Anatomie und Physiologie I | O | 5 KP | 4V | D. P. Wolfer, K. De Bock, L. Slomianka, C. Spengler, M. Willecke | |||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Kenntnis der Grundlagen der Anatomie und Physiologie von Geweben, der embryonalen und postnatalen Entwicklung, des Nervensystems und der Sinnesorgane, der Muskulatur, des Herz/Kreislauf-Systems und der Atmung. | |||||||||||||||||||||||||||||
| Lernziel | Kenntnis der Grundlagen der Anatomie und Physiologie des Menschen und Kenntnis pathophysiologischer Zusammenhänge. | |||||||||||||||||||||||||||||
| Inhalt | Die Vorlesung gibt einen kurzgefassten Überblick über die menschliche Anatomie und Physiologie Anatomie und Physiologie I (HS): Grundbegriffe der Zell- und Gewebelehre, der Embryologie; Nervensystem und Sinnesorgane, Muskulatur, Herz-Kreislaufsystem und Atmungssystem Anatomie und Physiologie II (FS): Verdauungstrakt, endokrine Organe, Stoffwechsel und Thermoregulation, Haut, Blut und Immunsystem, Harnapparat, zirkadianer Rhythmus, Reproduktionsorgane, Schwangerschaft und Geburt. | |||||||||||||||||||||||||||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Voraussetzungen: 1. Jahr, naturwissenschaftlicher Teil. Einzelne Kursinhalte werden auf Englisch gelesen und geprüft. | |||||||||||||||||||||||||||||
| 401-0293-00L | Mathematik III | O | 5 KP | 3V + 2U | E. W. Farkas | |||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Vertiefung der mehrdimensionalen Analysis mit Schwerpunkt in der Anwendung der partiellen Differentialgleichungen, Vertiefung der Linearen Algebra und Einführung in die Systemanalyse und Modellbildung. | |||||||||||||||||||||||||||||
| Lernziel | Die Studierenden - verstehen Mathematik als Sprache zur Modellbildung und als Werkzeug zur Lösung angewandter Probleme in den Naturwissenschaften. - können anspruchsolle Modelle analysieren, Lösungen qualitativ beschreiben oder allenfalls explizit berechnen: diskret/kontinuierlich in Zeit, Ebene und Raum. - können Beispiele und konkrete arithmetische und geometrische Situationen aus Anwendungen mit Methoden der höheren Mathematik interpretieren und bearbeiten. | |||||||||||||||||||||||||||||
| Inhalt | Einführung Modellbildung - SIR-Modelle: Ausbreitung von Krankheiten bei Epidemien - Pocken-Modell: Was ist der Effekt von Impfungen? Lineare Modelle - Vektorräume - Lösungsraum eines Linearen DGL-Systems - Diagonalisierbarkeit und Normalformen - Exponential einer Matrix Fourier-Reihen - Euklidische Vektorräume - Orthogonale Projektion - Anwendungen Nichtlineare Modelle - Stationäre Lösungen, Qualitative Aussagen - Mehrdimensionale Modelle: Räuber-Beute, Lotka-Volterra Partielle Differentialgleichungen: Vorgänge, die von Raum und Zeit anhängen - Einführung, Repetition, Beispiele - Fourier-Methoden: Wärmeleitung, Laplace, Wellengleichung, Filter, Computertomographie Laplace-Transformation - Definition und Notation - Rechenregeln - Anwendungsbeispiele | |||||||||||||||||||||||||||||
| Skript | Buch: "Mathematische Modellbildung in den Life Sciences", A. Caspar und N. Hungerbühler | |||||||||||||||||||||||||||||
| Literatur | - Buch: "Mathematische Modellbildung in den Life Sciences", A. Caspar und N. Hungerbühler - Blatter, C.: Lineare Algebra für Ingenieure, Chemiker und Naturwissenschafter. | |||||||||||||||||||||||||||||
| Voraussetzungen / Besonderes | Vorlesungen Mathematik I/II | |||||||||||||||||||||||||||||
| Kompetenzen |
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| 401-0643-13L | Statistik II  | O | 3 KP | 2V + 1U | J. Dambon | |||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Vertiefung von Statistikmethoden. Nach dem detailierten Fundament aus Statistik I liegt nun der Fokus auf konzeptueller Breite und konkreter Problemlösungsfähigkeit mit der Statistiksoftware R. | |||||||||||||||||||||||||||||
| Lernziel | Nach diesem Kurs können Sie mit der Statistiksoftware R Daten einlesen, auf vielfältige Art verarbeiten und Grafiken für Berichte oder Vorträge exportieren. Sie verstehen die Konzepte von Methoden wie Lineare Regression (mit Faktoren, Interaktion, Modellwahl), ANOVA (1-weg, 2-weg), Chi-Quadrat-Test, Fisher-Test, GLMs, Mixed Models, Clustering, PCA und können diese mit der Statistiksoftware R in der Praxis umsetzen. Zudem kennen Sie die Grundprinzipien von gutem experimentellem Design und können bestehende Studien kritisch hinterfragen. | |||||||||||||||||||||||||||||
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