Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania

NA SKRÓTY
STUDENCI, PRACOWNICY
JEDNOSTKI ORGANIZACYJNE
PRZEDMIOTY
- Wprowadzanie danych z różnych źródeł
STUDIA
AKADEMIKI
POMOC

Wprowadzanie danych z różnych źródeł

Informacje ogólne

Kod przedmiotu:	2400-SP-DS-WDRZ
Kod Erasmus / ISCED:	(brak danych) / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu:	Wprowadzanie danych z różnych źródeł
Jednostka:	Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy:	Data Science w zastosowaniach biznesowych - przedmioty obowiązkowe
Punkty ECTS i inne:	2.00 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
Rodzaj przedmiotu:	obowiązkowe
Pełny opis:	Celem kursu jest zapoznanie słuchaczy z metodami importu danych do Pythona. W pierwszej części zaprezentowane zostaną przykłady importowania danych z popularnych formatów plików (np. txt, csv, xlsx), w tym z tzw. plików tekstowych płaskich (ang. flat files), plików ze stałą szerokością kolumn, czy plików, w których jeden rekord zapisany jest w kilku wierszach. Zaprezentowane zostaną także metody warunkowego wczytywania danych, jedynie rekordów spełniających określone warunki. Szczególny nacisk zostanie położony także na efektywne wczytywanie danych z dużych plików. W dalszej kolejności pokazane zostaną metody wczytywania danych z innych pakietów statystycznych (np. SAS, Stata, SPSS, Matlab), a także z baz danych. Słuchacze poznają także sposoby wczytywanie danych zapisanych w plikach XML. Ostatnia część kursu będzie poświęcona omówieniu zapisywania (eksportu) danych do omówionych wcześniej popularnych formatów.
Literatura:	Materiały przygotowywane przez wykładowcę i udostępniane uczestnikowi na platformie Google Drive.
Metody i kryteria oceniania:	Test zaliczeniowy - do zaliczenia wymagana jest 50% poprawnych odpowiedzi na 10 pytań.

Zajęcia w cyklu "Rok akademicki 2024/25" (zakończony)

Okres:	2024-10-01 - 2025-06-08	Wybrany podział planu: tygodniowy cykl przedmiotu Przejdź do planu PN WT ŚR CZ PT SO N LAB LAB
Typ zajęć:	Laboratorium, 9 godzin więcej informacji
Koordynatorzy:	Piotr Wójcik
Prowadzący grup:	Maciej Świtała
Lista studentów:	(nie masz dostępu)
Zaliczenie:	Przedmiot - Zaliczenie Laboratorium - Zaliczenie
Tryb prowadzenia:	w sali i w terenie

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.