Analiza danych w języku Python
Informacje ogólne
Kod przedmiotu: | 2100-CB-M-D2PYTH |
Kod Erasmus / ISCED: |
14.1
|
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
|
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" (zakończony)
Okres: | 2024-02-19 - 2024-06-16 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ CW
CW
PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Janusz Jabłonowski | |
Prowadzący grup: | Janusz Jabłonowski | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę |
Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)
Okres: | 2025-02-17 - 2025-06-08 |
Przejdź do planu
PN WT ŚR CZ CW
CW
PT |
Typ zajęć: |
Ćwiczenia, 30 godzin
|
|
Koordynatorzy: | Janusz Jabłonowski | |
Prowadzący grup: | Janusz Jabłonowski | |
Lista studentów: | (nie masz dostępu) | |
Zaliczenie: |
Przedmiot -
Zaliczenie
Ćwiczenia - Zaliczenie na ocenę |
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.