Předmět: Python and R for Data Science

» Seznam fakult » PRF » KI
Název předmětu Python and R for Data Science
Kód předmětu KI/EPYR
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu nespecifikována
Rok studia nespecifikován
Semestr Zimní
Počet ECTS kreditů 6
Vyučovací jazyk Angličtina
Statut předmětu nespecifikováno
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Škvára Jiří, RNDr. Ph.D.
  • Škvor Jiří, RNDr. Ph.D.
  • Rodriguez Jorge Ricardo, Ph.D.
Obsah předmětu
1. Deepening the basics of syntax and basic constructions of Python and R languages 2. Basics of data manipulation and visualization 3. Intermediate data and data file manipulation (import, cleaning, etc.) 4. Intermediate data visualization 5. - 6. Exploratory analysis, selected advanced statistical methods (correlation, regression, factor, cluster analysis, etc.), inference statistics 7. - 8. Introduction to machine learning (selected classificators, regression and clusterring algorithms) 9. Introduction to natural language processing, sentiment analysis 10. Network analysis 11. - 12. Reports, dashboards and interactive data visualization 13. Summary, discussion on the assignment of seminar works

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
In the course, students will practically develop basic skills in programming languages Python and R in key areas for data engineers and scientists. Students will learn various methods and techniques of data processing, analysis and visualization purely practically on model solutions, i.e. at the application and interpretation level, without the need for deeper knowledge of the principles of these methods and techniques, which should be acquired in previous or next study. A significant part of the teaching is the work of students in groups on solving case studies ("inspired by data") of a smaller scale, their presentation and mutual critical evaluation. Kaggle.com platforms are the source of data and inspiration. The materials of teaching platforms such as datacamp.com will be used in teaching, which are otherwise recommended especially for self-study and obtaining certificates.

Předpoklady
Basics of programming in Python and R, basic knowledge of soft computing

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
preparation and oral defense of a seminar work aimed at data processing, exploratory analysis and machine learning, verification of general factual knowledge
Doporučená literatura


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr