SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Języki skryptowe w analizie - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Języki skryptowe w analizie
Kod przedmiotu Jswa_Fiz14L2_genCV6IE
Wydział Wydział Fizyki i Astronomii
Kierunek Fizyka / Fizyka komputerowa
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2016/2017
Informacje o przedmiocie
Semestr 2
Liczba punktów ECTS do zdobycia 3
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
  • dr Krzysztof Krzeszowski
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

W przypadku tego przedmiotu podstawowym językiem programowania jest Python i przy jego pomocy studenci powinni nabyć umiejętności analizy danych na przykładach konkretnych zadań. Studenci powinni zapoznać się z dostępnymi bibliotekami Pythona analiz danych i umieć korzystać z nich.

 

Wymagania wstępne

Zakłada się elementarną umiejętność programowania w dowolnym języku programowania oraz znajomość podstawowych metod matematycznych analizy danych.

 

Zakres tematyczny

- Wstęp do programowania w języku Pyton.
- Biblioteki NumPy, pandas, matplotlib, SciPy.
- Podstawy NumPy (przetwarzanie danych korzystając z tablic, metody matematyczne i statystyczne, zapis i odczyt danych na dysku w formacie binarnym i tekstowym).
- Podstawy Matplotlib: wykresy, wizualizacja.
- Szeregi czasowe (metody analizy).

 

Metody kształcenia

Ćwiczenia laboratoryjne, praca indywidualna i praca w grupie, giełda pomysłów, praca z dokumentacją, samodzielne pozyskiwanie wiedzy, projekt.

 

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Ocena końcowa: średnia ocen uzyskanych w trakcie laboratoriów z aktywności i krótkich testów sprawdzających postępy w nauce ( 50% oceny końcowej) oraz oceny projektu semestralnego (50% oceny końcowej). Warunkiem zaliczenia projektu semestralnego jest jego wykonanie, przygotowanie i oddanie w przewidzianym terminie sprawozdania z projektu oraz jego prezentacja.

 

Literatura podstawowa

[1] Allen Downey, Think Python. How to Think Like a Computer Scientist, Green Tea Press,
Needham, Massachusetts, 2013.
[2] Wes McKinney, Python for Data Analysis, O'Reilly Media Inc. (2013).
[3] Każdorazowo ustalana przez prowadzącego

 

Literatura uzupełniająca

[1] Internet
[2] Każdorazowo ustalana przez prowadzącego

 

Uwagi


Zmodyfikowane przez prof. dr hab. Mirosław Dudek (ostatnia modyfikacja: 30-09-2016 19:27)