Analiza i wizualizacja danych

obowiązkowe

Kognitywistyka

II stopień

- przekazanie wiedzy z zakresu programowania w języku Python

- umiejętność wykonania podstawowych obliczeń statystycznych w języku Python

- zapoznanie z metodami sporządzania wykresów i wizualizacji danych

- umiejętność wykonania raportów i sprawozdań naukowych

Zajęcia prowadzone są w b-learningu, co oznacza, że odbywa się jedynie część wykładów. W pozostałym czasie studenci są zobowiązani do pracy własnej - w pierwszym rzędzie do wykonywania ćwiczeń, a w drugim przygotowania projektu z zakresu analizy danych. W tym czasie studenci zachęcani są również do zgłaszania się na konsultacje do prowadzącego. W okresie pandemii wykłady odbywaja się on-line.

- podstawowe wiadomości z zakresu matematyki

- znajomość języka angielskiego pozwalająca na rozumienie tekstów technicznych podstawowe wiadomości z zakresu matematyki

- podstawowe wiadomości z zakresu statystyki

- podstawowa znajomość języka Python

- podstawowa znajomość składania tekstu w LaTeX

W sekcji "Pliki" aplikacji MS Teams (w zespole dedykowanym zajęciom).

Wykład, ćwiczenia wykonywane w domu przez studentów, projekt z zakresu analizy danych, konsultacje.

2

1) Michael Dawson. Python dla każdego. Helion, 2014.

2) Eli Bressert. SciPy and NumPy. O'Reilly Media. 2012.

3) Dokumentacja: http://docs.scipy.org/doc/

- potrafi przygotować skrypt do prostych obliczeń statystycznych

- potrafi wykonoywać proste operacje na macierzach i wektorach

- zna zasady przygotowania raportów i sprawozdań naukowych

- potrafi wizualizować dane w postaci tabel i wykresów

- potrafi operować na testach statystycznych i interpretować ich wyniki

- porównuje i krytycznie ocenia uzyskane wyniki obliczeń własnych

- potrafi zaproponować rozwiązanie konkretnego problemu z zakresu

analizy i wizualizacji danych

Oceniany jest projekt z zakresu analizy danych.