Podstawy analizy danych

Ocena końcowa jest obliczana jako średnią arytmetyczna wszystkich ocen z ćwiczeń oraz egzaminu. Jeżeli któraś z końcowych (ostatecznych) ocen cząstkowych jest oceną niedostateczna (2.0), to ocena końcowa również jest niedostateczna.

Przy założeniu, że ocenom przyporządkowuje się następujące wartości

dostateczny - 3,0

dostateczny plus - 3,5

dobry - 4,0

dobry plus - 4,5

bardzo dobry - 5,0

ocena końcowa obliczona na podstawie wyznaczonej średniej przyporządkowana jest następująco:

do 3,25 – dostateczny;

od 3,26 do 3,75 – dostateczny plus;

od 3,76 do 4,25 – dobry;

od 4,26 do 4,75 – dobry plus;

od 4,76 do 5,00 – bardzo dobry.

Zajęcia obejmują zagadnienia z zakresu:

- wprowadzenia do technik analizy danych,

- modułu Pandas, w tym działań na obiektach typu DataFrame oraz bibliotek pozwalających na import, filtrowanie i przetwarzanie danych,

- wstępnej eksploracji (określenia jakości danych),

- podstawowych pojęć z zakresu analizy danych, w tym zmiennych, przypadków, rozkładów.

- wstępnej charakterystyki (statystyk podstawowych)

- wnioskowania oraz interpretacji wyników,

- wizualizacji wyników,

-wybranych metod uczenia maszynowego.

Na zajęciach wykorzystuje się przede wszystkim oprogramowanie open source, w tym język programowania PYTHON oraz dedykowany analizie danych moduł Pandas.