Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Analiza danych w języku Python

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2100-CB-M-D2PYTH
Kod Erasmus / ISCED: 14.1 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. / (0312) Politologia i wiedza o społeczeństwie Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Analiza danych w języku Python
Jednostka: Wydział Nauk Politycznych i Studiów Międzynarodowych
Grupy: Cyberbezpieczeństwo - DZIENNE II STOPNIA - 2 semestr 1 rok - przedmioty obowiązkowe
Punkty ECTS i inne: 3.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: polski
Założenia (lista przedmiotów):

Podstawy programowania w języku Python 2100-CB-M-D1PPJP
Założenia (opisowo):

Znajomość programowania w Pythonie na podstawowym poziomie.
Tryb prowadzenia:

w sali
Skrócony opis:

Przedmiot dotyczy wykorzystania Pythona do pozyskiwania, przetwarzania i analizowania danych.

Zagadnienia poruszane w ramach tego przedmiotu to środowiska Pythona, zasady i narzędzia realizacji projektów informatycznych, zaawansowane struktury danych, sposoby przetwarzania plików, biblioteki pozwalające pobierać, oczyszczać i analizować dane.
Pełny opis:

* Przegląd i porównanie środowisk do pracy w Pythonie.

* Narzędzia do zarządzania kodem projektu.

* Zaawansowane struktury danych (listy, krotki, słowniki, zbiory) i ich zastosowanie do przetwarzania danych.

* Testowanie programów.

* Rozszerzone elementy programowania obiektowego.

* Elementy programowania funkcyjnego w analizie danych.

* Moduły i biblioteki.

* Przetwarzanie plików tekstowych.

* Przetwarzanie plików binarnych.

* Przetwarzanie wybranych popularnych formatów plików.

* Elementy analiza wydajności programów.

* Wykorzystanie wyrażeń regularnych do czyszczenia i przetwarzania danych.

* Biblioteka NumPy.

* Biblioteka pandas.

* Przykłady pozyskiwania danych z sieci (ang. web scraping).
Literatura:

* Python Crash Course, Eric Matthews, no starch press, 2022.

* Python for Data Analysis, 2022.

Dodatkowa

* Serious Python, Julien Danjou, no starch press, 2018.
Efekty uczenia się:

Wiedza:

* Metody pozyskiwania i analizowania poprawności danych (K_W05)

Umiejętności:

* Metody zapewniania bezpieczeństwa tworzonego oprogramowania (K_U02)

* Metody zapewniania jakości tworzonego oprogramowania (K_U06)

Kompetencje:

* Analizowania poprawności pozyskiwanych danych (K_K03)
Metody i kryteria oceniania:

Projekty programistyczne pisanie w trakcie semestru.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (w trakcie)

Okres: 2024-02-19 - 2024-06-16
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Ćwiczenia, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Janusz Jabłonowski
Prowadzący grup: Janusz Jabłonowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/ kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)