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

Python and SQL: intro / SQL platforms

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-DS1SQL
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 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. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Python and SQL: intro / SQL platforms
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Anglojęzyczna oferta zajęć WNE UW
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h)
Przedmioty obowiązkowe dla I roku Data Science and Business Analytics
Punkty ECTS i inne: 4.00 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: angielski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Skrócony opis:

The course consists of two parts: introduction to SQL (Part1) and introduction to Python (Part2).

The first part of the course provides participants with a broad introduction to SQL in the following topics :data administration (to create tables, indexes) data manipulation (to add, modify, delete and retrieve data),query construction to extract useful information.

In the second part , the material covers the use of

data structures, data manipulation and visualization in Python. The course ends with presentation of methods for joining SQL queries and Python program.

Pełny opis:

1. Relational model for database management.

2. SQL: Table manipulation and basic queries: create/drop table, select, where, insert, update

3. SQL: complex queries, joins, precuders

4. SQL: indexing, triggers

5. Python: preparation of the envrironment (Ipython Notebook/PyCharm, data structures, debugging.

6. Python: Flow control: if, for, while, iterators, error handling. Working with text files.

7. Python: Functions and classes.

8. Python: Linear algebra with NumPy

9. Python: Data handling and wrangling with Pandas.

10. Python: Visualisation with Seaborn and matpotlib.

11. Python in the web: using APIs, JSON, XML, we requests, very basic web applications.

12. Python: working with databases.

13. Presentations of projects.

Literatura:

1. Lutz, M. (2013) ,”Learning Python”, 5th Edition, O’Reilly

2. McKinney, W. (2012),”Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython”, O’Reilly

3. Beaulieu, A. (2009), „Learning SQL: Master SQL Fundamentals”,O’Reilly

Efekty uczenia się:

Knowledge:

After finishing the course student knows the fundamentals of Python programming. Student knows how to use Python and its packages to prepare and analyze data to solve basic economic problems.

Skills

Student is able to prepare Python programming environment and install required packages.

Student is able to read/write, transform and aggregate data which is used in economic analysis. Student is able to prepare complex visualization to illustrate socio-economic phenomena.

Social Competence

Participant understands that the expert use of Python requires continuous practice and improvement of his own skills. This course gives him the skills to seek knowledge ,and update it to constantly changing Python libraries

Student understands that programming in Python gives a number of universal competencies, which can be applied in many areas of economics as well as other fields of knowledge.

K_U02

Metody i kryteria oceniania:

Final project (60%)

Written test (40%)

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Maciej Wilamowski, Robert Wojciechowski
Prowadzący grup: Maciej Wilamowski, Robert Wojciechowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (w trakcie)

Okres: 2022-10-01 - 2023-01-29
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Maciej Wilamowski, Robert Wojciechowski
Prowadzący grup: Maciej Wilamowski, Robert Wojciechowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Laboratorium - 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 6.8.0.0-7 (2022-11-16)