Scripting languages in data analysis - opis przedmiotu

Informacje ogólne

Nazwa przedmiotu	Scripting languages in data analysis
Kod przedmiotu	13.2-WF-FizD-SLDA-S17
Wydział	Wydział Fizyki i Astronomii
Kierunek	Fizyka
Profil	ogólnoakademicki
Rodzaj studiów	pierwszego stopnia z tyt. licencjata
Semestr rozpoczęcia	semestr zimowy 2018/2019

Informacje o przedmiocie

Semestr	5
Liczba punktów ECTS do zdobycia	3
Typ przedmiotu	obowiązkowy
Język nauczania	angielski
Sylabus opracował	dr hab. Krzysztof Dudek

Formy zajęć

Forma zajęć	Liczba godzin w semestrze (stacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne)	Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne)	Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne)	Forma zaliczenia
Laboratorium	30	2	-	-	Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

The primary language is the Python programming language and by using it students should acquire the ability to analyze data related to specific science-oriented problems. Students should also be able to apply their knowledge to an arbitrary project involving the data analysis.

Wymagania wstępne

It is assumed that students have elementary programming skills in any programming language, and knowledge of basic mathematical methods of data analysis.

Zakres tematyczny

Introduction to programming in Python.
Python libraries: NumPy, matplotlib, SciPy.
Basic use of NumPy (data processing using arrays, mathematical and statistical methods, the ability to read and save data on the disk in the binary binary format or as a plain text).
Basic use of Matplotlib: data plots, visualization.
Statistical analysis.

Metody kształcenia

Laboratory exercises, individual work and group work, exchange of ideas, work with documentation, self-knowledge acquisition, project.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Literatura podstawowa

[1] Allen Downey, Think Python. How to Think Like a Computer Scientist, 2013. Green Tea Press, Needham, Massachusetts.

[2] Wes McKinney, Python for Data Analysis, O'Reilly Media Inc. (2013)

Literatura uzupełniająca

[1] Internet

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. Maria Przybylska, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 29-09-2020 19:40)