Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Advanced Python for cognitive scientists

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2500-EN-COG-OB1Z-5
Kod Erasmus / ISCED: 14.4 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. / (0313) Psychologia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Advanced Python for cognitive scientists
Jednostka: Wydział Psychologii
Grupy: Cognitive Science
Punkty ECTS i inne: (brak) 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.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

obowiązkowe

Założenia (opisowo):

(tylko po angielsku) “Introduction to programming in Python” class or equivalent.

Tryb prowadzenia:

w sali

Skrócony opis: (tylko po angielsku)

The goal of the course is to build fluency in using Python programming

language as a tool for scientific computing, data manipulation and

visualization. We will introduce libraries which constitute a core of Python

ecosystem for data analysis: numpy, scipy, pandas, matplotlib. After

covering the basics, students will have the opportunity to hone their skills

by working through a number of applications of the introduced tools in

data analysis. Simultaneously, they will be improving their programming

style and learning about good programming practices. Previous

experience with Python is necessary.

Metody i kryteria oceniania:
Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.
ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa tel: +48 22 5532 000 https://www.fuw.edu.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.3.0.0-7 (2026-05-27)