Analiza i wizualizacja danych w Pythonie

ogólnouniwersyteckie

Nie jest wymagane żadne wcześniejsze doświadczenie z programowaniem.

W zajęciach uczestniczyć mogą wyłącznie:

- studenci drugiego lub trzeciego roku studiów licencjackich,

- pierwszego lub drugiego roku studiów magisterskich,

- czwartego lub piątego roku studiów jednolitych magisterskich.

Zajęcia dofinansowane zostały ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach PO WER, ścieżka 3.5 i z tego powodu studenci zobowiązani są do wypełnienia dokumentacji projektowej. Odmowa ich wypełnienia oznacza rezygnację z zajęć.

Warunkiem udziału w zajęciach jest zatem:

- wypełnienie najpóźniej na początku pierwszych zajęć deklaracji oraz oświadczenia uczestnika projektu finansowanego w ramach Programu ZIP

- wypełnienie pre-testu służącego ocenie przyrostu kompetencji (bilans kompetencji).

Warunkiem akceptacji grupy na etap początku zajęć jest min. 10 studentów, którzy wypełnią powyższą deklarację i pre-test.

Warunkiem finalnej akceptacji grupy jest wypełnienie wszystkich w/w

wymagań przez co najmniej 10 studentów.

w sali
zdalnie

W zajęciach uczestniczyć mogą wyłącznie:

- studenci drugiego lub trzeciego roku studiów licencjackich,

- pierwszego lub drugiego roku studiów magisterskich,

- czwartego lub piątego roku studiów jednolitych magisterskich.

Zajęcia dofinansowane zostały ze środków Europejskiego Funduszu Społecznego w ramach PO WER, ścieżka 3.5 i z tego powodu studenci zobowiązani są do wypełnienia dokumentacji projektowej. Odmowa ich wypełnienia oznacza rezygnację z zajęć.

Przedmiot przygotowuje słuchaczy do podstawowego wykorzystania języka Python w analizie i wizualizacji danych. Kurs dedykowany jest osobom początkującym, bez wcześniejszego doświadczenia z programowaniem. Kurs prowadzony jest w trzech grupach: dwóch zdalnie i jednej stacjonarnie.

Celem zajęć jest zapoznanie słuchaczy z podstawami programowania w języku Python, ze szczególnym uwzględnieniem metod analizy i wizualizacji danych. Kurs dedykowany jest osobom początkującym; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z programowaniem. Tematyka zajęć:

1. Wprowadzenie do środowisk Pythona

2. Struktury danych i operatory

3. Pętle i instrukcje warunkowe

4. Funkcje

5. Obsługa plików

6. Elementy statystyki

7. Obsługa wielowymiarowych tabel i macierzy w bibliotece NumPy

8. Analiza dużych zbiorów danych z wykorzystaniem biblioteki Pandas

9. Tworzenie wykresów z użyciem biblioteki Matplotlib

10. Dopasowywanie funkcji do danych z wykorzystaniem biblioteki SciPy

Po krótkim wprowadzeniu teoretycznym studenci wykonywać będą liczne ćwiczenia pod opieką prowadzących. Zadania praktyczne pomogą w przyswojeniu zdobytej wiedzy. Materiały dydaktyczne umieszczane będą na platformie Kampus. Zajęcia umożliwiają uzyskanie kompetencji informatycznych oraz analitycznych.

Oficjalny tutorial języka Python - https://docs.python.org/3/tutorial/index.html

Literatura zostanie zaprezentowana na pierwszych zajęciach.

Student posiada podstawową znajomość składni języka Python. Rozwiązuje proste problemy analizy danych, wykorzystując narzędzia programistyczne. Potrafi przedstawiać wyniki w wizualnie atrakcyjny sposób. Jest gotów samodoskonalić swoje kompetencje cyfrowe.

Po każdych zajęciach przewidziane jest krótkie zadanie domowe, które należy oddać przed następnymi zajęciami. Za każde zadanie otrzymać można 1 punkt.

Warunki zaliczenia zajęć:

- obecność studenta na co najmniej 80% wszystkich spotkań

- zdobycie co najmniej 50% punktów z zadań domowych

- wypełnienie po zakończeniu ostatnich zajęć post-testu (gdzie uczestnik określa poziom swojej wiedzy i umiejętności po zakończeniu zajęć).

Warunkiem finalnej akceptacji grupy jest wypełnienie wszystkich w/w wymagań przez co najmniej 10 studentów.