Testimonials(2)
**Scope of Material**This course provides a comprehensive introduction to the fundamental concepts and advanced techniques in the field of data science. The scope of material is designed to equip learners with the essential skills and knowledge necessary to excel in data science roles.**Course Overview**- Introduction to Data Science- Data Collection and Preprocessing- Exploratory Data Analysis- Statistical Methods- Machine Learning Algorithms- Data Visualization- Big Data Technologies- Ethical Considerations in Data Science- Case Studies and Real-World Applications**Learning Objectives**- Understand the core principles of data science.- Learn how to collect, clean, and preprocess data.- Apply statistical methods to analyze data.- Implement machine learning algorithms.- Create effective data visualizations.- Work with big data technologies.- Address ethical issues in data science.- Solve real-world problems using data science techniques.**Prerequisites**- Basic understanding of programming.- Familiarity with Python or R.- Knowledge of basic statistics.- Interest in data analysis and machine learning.**Target Audience**- Aspiring data scientists.- Professionals looking to transition into data science roles.- Data analysts seeking to enhance their skills.- Students studying computer science, statistics, or related fields.**Assessment and Evaluation**- Assignments and projects.- Quizzes and exams.- Participation in discussion forums.- Final project presentation.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - Word dla zaawansowanych
Machine Translated
**Kursoversikt****Kurskode:** INFO3001**Kursnavn:** Innføring i programmering**Kursbeskrivelse:**Denne kurset gir en grunnleggende innføring i programmering. Studenter vil lære å bruke programmeringsspråket Python for å løse problemer og utvikle programvareløsninger. Kurset dekker grunnleggende programmeringskonsepter, algoritmer og datastrukturer. Studenter vil også få innføring i bruken av Git for versjonskontroll og samarbeid i programmeringsprosjekter.**Læringsmål:**- Forstå grunnleggende programmeringskonsepter og syntaks i Python.- Utvikle evnen til å løse problemer ved hjelp av programmering.- Implementere og bruke grunnleggende algoritmer og datastrukturer.- Bruke Git for versjonskontroll og samarbeid i programmeringsprosjekter.**Kursinnhold:****Uke 1: Introduksjon til Python**- Installasjon av Python og IDLE- Grunnleggende syntaks og variabler- Innlesing og utskrift av data**Uke 2: Kontrollstrukturer**- Betingelser (if, else, elif)- Løkker (for, while)- Bruk av innbyggede funksjoner**Uke 3: Funksjoner og moduler**- Definering og bruk av egne funksjoner- Importering og bruk av moduler- Pakkeadministrasjon med pip**Uke 4: Datatyper og samlinger**- Listen datatype- Strenger og string-metoder- Dictionaries og tuples**Uke 5: Feilhåndtering og testing**- Feilhåndtering med try-except- Skriving av tester med unittest- Testdrevet utvikling**Uke 6: Innføring i algoritmer**- Algoritmer og kompleksitet- Sorteringsalgoritmer- Søkealgoritmer**Uke 7: Innføring i datastrukturer**- Stakk og kø- Lenkede lister- Binære trær**Uke 8: Innføring i Git**- Installasjon og konfigurering av Git- Grunnleggende Git-kommander- Bruk av GitHub for samarbeid**Vurdering:**- Praktiske oppgaver: 40%- Projekt: 30%- Eksamen: 30%**Anbefalt litteratur:**- "Automate the Boring Stuff with Python" av Al Sweigart- "Python Crash Course" av Eric Matthes**Kursressurser:**- Python-dokumentasjon- Git-dokumentasjon- Online-tutorialer og videoforelesninger**Kursansvarlig:**Professor John Doekontakt@eksempel.no**Kontaktinformasjon:**For spørsmål eller ytterligere informasjon, vennligst kontakt kursansvarlig.
Marcin - Instytut Energetyki- Panstwowy Instytut Badawczy
Kurs - MS Word - poziom podstawowy
Machine Translated