SylabUZ
Nazwa przedmiotu | Python dla analityków danych |
Kod przedmiotu | 11.3-WK-IDD-PAD-S18 |
Wydział | Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii |
Kierunek | Inżynieria danych |
Profil | ogólnoakademicki |
Rodzaj studiów | drugiego stopnia z tyt. magistra |
Semestr rozpoczęcia | semestr letni 2019/2020 |
Semestr | 1 |
Liczba punktów ECTS do zdobycia | 4 |
Typ przedmiotu | obowiązkowy |
Język nauczania | polski |
Sylabus opracował |
|
Forma zajęć | Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) | Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) | Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) | Forma zaliczenia |
Wykład | 15 | 1 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Laboratorium | 15 | 1 | - | - | Zaliczenie na ocenę |
Zapoznanie studentów z elementami języka Python oraz środowiskiem przeznaczonym do przetwarzania danych.
Znajomość podstawowych pojęć w zakresie matematyki dyskretnej i teorii prawdopodobieństwa.
Wykład:
Środowisko IPython. Podstawy języka Python: struktury danych, instrukcje warunkowe, funkcje, moduły, drukowanie, wczytywanie i sczytywanie danych. Platforma Anaconda. Omówienie podstawowych pakietów przeznaczonych do przetwarzania danych.
Laboratorium:
Obsługa narzędzia JupyterLab: tworzenie notatników, interaktywne obliczenia. Obsługa pakietów NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas.
Wykład z prezentacją multimedialną. Ćwiczenia laboratoryjne przy komputerze: rozwiązywanie zadań, prezentacja rozwiązań zadań domowych, dyskusja.
Opis efektu | Symbole efektów | Metody weryfikacji | Forma zajęć |
Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest uzyskanie zaliczenia zarówno z wykładu, jak i laboratorium. Ocena końcowa jest średnią ocen z obu form zajęć. Ocena z wykładu jest wypadkową ocen z zadań domowych dotyczących głównie ‘czystego’ Pythona. Ocena z laboratorium zależy od aktywności i umiejętności rozwiązywania zleconych zadań praktycznych.
1. Zed A. Shaw, Python 3: proste wprowadzenie do fascynującego świata programowania, Helion 2018, ISBN 978-83-283-4141-8.
2. Wes McKinney, Python w analizie danych, Helion 2018, ISBN 978-83-283-4081-7.
1. Guido van Rossum, Fred L. Drake, Jr., editor, Python Tutorial, Release 3.7.0, Python Software Foundation 2018.
2. Guido van Rossum, Fred L. Drake, Jr., Przewodnik po języku Python Wydanie 2.3, PythonLabs 2004.
3. https://pl.wikibooks.org/wiki/Zanurkuj_w_Pythonie
4. Dokumentacja i przewodniki on-line do pakietów i aplikacji NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Jupyter Notebook, JupyterLab.
Zmodyfikowane przez dr Robert Dylewski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 19-09-2019 12:32)