University of Warsaw - Central Authentication System

Usage of Python Language

General data

Course ID:	2400-ZEWW842
Erasmus code / ISCED:	14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Economics The ISCED (International Standard Classification of Education) code has been designed by UNESCO.
Course title:	Usage of Python Language
Name in Polish:	Zastosowanie języka Python
Organizational unit:	Faculty of Economic Sciences
Course groups:	(in Polish) Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EM - grupa 2 (130h) (in Polish) Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 4 (130h) (in Polish) Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h) (in Polish) Przedmioty kierunkowe do wyboru- studia I stopnia EP (in Polish) Przedmioty ścieżki Gospodarka cyfrowa (in Polish) Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich EM (in Polish) Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE (in Polish) Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich MSEM
ECTS credit allocation (and other scores):	3.00 Basic information on ECTS credits allocation principles: the annual hourly workload of the student’s work required to achieve the expected learning outcomes for a given stage is 1500-1800h, corresponding to 60 ECTS; the student’s weekly hourly workload is 45 h; 1 ECTS point corresponds to 25-30 hours of student work needed to achieve the assumed learning outcomes; weekly student workload necessary to achieve the assumed learning outcomes allows to obtain 1.5 ECTS; work required to pass the course, which has been assigned 3 ECTS, constitutes 10% of the semester student load. view allocation of credits
Language:	Polish
Type of course:	optional courses
Prerequisites (description):	(in Polish) Uczestnictwo w zajęciach “Wprowadzenie do programowania w języku Python” lub w innym kursie z zbliżonym programem
Short description:	(in Polish) W ramach zajęć studentki i studenci poznają popularne zastosowania języka Python obejmujące: bazy danych, web scraping, text mining oraz wizualizację danych. Nabyte umiejętności umożliwią im samodzielną pracę z wykorzystaniem metod data science na studiach licencjackich/magisterskich Zajęcia prowadzone są formie zdalnej
Full description:	(in Polish) - Przegląd zastosowań języka Python: pozyskiwanie danych, analiza, wizualizacja - Podstawowe operacje na danych z wykorzystaniem pakietów numpy i pandas - Tworzenie i zarządzanie bazami danych w języku Python z wykorzystaniem BigQuery - Webscraping I: zastosowanie biblioteki requests do zapytań poprzez interfejs API; dobre praktyki scrapowania - Webscraping II: samodzielne pozyskiwanie nieustrukturyzowanych danych tekstowych przy użyciu biblioteki selenium - Wizualizacja danych I: wykorzystanie biblioteki matplotlib do podstawowych wizualizacji danych - Wizualizacja danych II: tworzenie wykresów w bibliotece seaborn - Wizualizacja danych III: tworzenie interaktywnych wizualizacji z wykorzystaniem plotly - Text mining: identyfikacja słów kluczowych, analiza ich częstotliwości i współwystępowania - Konsultacje wyboru tematu i metodologii do case study - Prezentacja case study wykorzystującego wybraną technikę poznaną w trakcie kursu (2 zajęcia)
Bibliography:	(in Polish) Zajęcia opierać się będą na materiałach przygotowanych przez prowadzącego lub źródłach internetowych. Literatura obowiązkowa nie jest przewidziana
Learning outcomes:	(in Polish) WIEDZA - Student zna popularne zastosowania języka Python w różnych obszarach badawczych - Student zna podstawowe sposoby zautomatyzowanego pobierania danych z internetu - Student zna popularne metody analizy tekstu stosowane przy użyciu języka Python - Student zna najważniejsze techniki wizualizacji danych UMIEJĘTNOŚCI - Student potrafi stworzyć i zarządzać bazą danych w języku Python - Student potrafi zebrać internetowe dane tekstowe przy użyciu API lub samodzielnie napisanego skryptu - Student umie przeanalizować duży zbiór tekstowy przy użyciu technik text miningowych - Student umie sprawnie wizualizować dane z wykorzystaniem dobrych praktyk prezentacji KOMPETENCJE SPOŁECZNE - Student jest zaznajomiony z zasadami etycznego oraz legalnego pozyskiwania danych przy użyciu webscrapingu
Assessment methods and assessment criteria:	(in Polish) Prezentacja końcowa

Classes in period "Summer semester 2023/24" (in progress)

Time span:	2024-02-19 - 2024-06-16	Selected timetable range: weekly course term Navigate to timetable MO TU W KON TH FR
Type of class:	Seminar, 30 hours more information
Coordinators:	Kristóf Gyódi
Group instructors:	Kristóf Gyódi
Students list:	(inaccessible to you)
Examination:	Course - Grading Seminar - Grading

Course descriptions are protected by copyright.
Copyright by University of Warsaw.