Drukuj Eksport do pliku (MS Word)
Nazwa przedmiotu:
Data processing in R and Python
Koordynator przedmiotu:
dr Anna Cena
Status przedmiotu:
Obowiązkowy
Poziom kształcenia:
Studia II stopnia
Program:
Data Science
Grupa przedmiotów:
Współny
Kod przedmiotu:
.
Semestr nominalny:
1 / rok ak. 2022/2023
Liczba punktów ECTS:
5
Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
.
Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
1. obecność na wykładach – 30 h 2. obecność na laboratoriach – 30 h 3. konsultacje – 8 h Razem 68 h, co odpowiada 3 pkt. ECTS
Język prowadzenia zajęć:
angielski
Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
.
Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
  • Wykład30h
  • Ćwiczenia0h
  • Laboratorium30h
  • Projekt0h
  • Lekcje komputerowe0h
Wymagania wstępne:
none
Limit liczby studentów:
Laboratory – the number of students in a group matches the limits defined by the Warsaw University of Technology
Cel przedmiotu:
The course discusses in detail the programming techniques in R and Python 3, with particular emphasis on the tools most useful in the work of engineer and data analyst.
Treści kształcenia:
Lecture: 1. Basic data types in the R. 2. Operations on vectors in R. Implementation of selected algorithms using vectorization. 3. Lists. Functions. Attributes. The basics of object-oriented programming in the style of S3. Complex types in R: matrix, factor, data frame. 4. Data wrangling. 5. Control flow statements. Unit tests, code performance profiling. 6. Text and files processing. Regular expressions. Data types representing date and time. 7. Environments. Lazy evaluation. Environmental evaluation model. Object-oriented programming in the style of S4. 8. Basics of programming in Python 3. Scalar and sequential types, iterators. 9. Dictionaries, sets. Functions, control flow statements. 10. Vectors, matrices and other tables (NumPy). 11. Data wrangling with Pandas. 12. Text and file processing, object serialization, access to SQL databases. 13. Cython and Rcpp - creating extension modules / packages using C++. Laboratory: The laboratory covers the practical application of the knowledge gained during the lecture and the development of skills to use it in data analysis problems and algorithms.
Metody oceny:
Lecture: formal lecture, problem-focused lecture, case study Laboratory: independent problem solving cases during computer laboratory, brainstorming
Egzamin:
nie
Literatura:
1. M. Gągolewski, M. Bartoszuk, A. Cena, Przetwarzanie i analiza danych w języku Python, PWN, Warszawa, 2016 2. M. Gągolewski, Programowanie w języku R. Analiza danych, obliczenia, symulacje, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016 (wyd. II) 3. W. McKinney, Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, O'Reilly Media, 2012 4. W. Richert, L.P. Coelho, Building Machine Learning Systems with Python, Packt Publishing, 2013 5. E. Bressert, SciPy and NumPy, O'Reilly Media, 2012 6. J.M. Chambers., Programming with Data, Springer, 1998 7. J.M. Chambers, Software for Data Analysis. Programming with R, Springer, 2008 8. H. Wickham, Advanced R, Chapman&Hall/CRC 9. Lutz M., Learning Python, O’Reilly Media, 2013 R, RStudio, Python 3, Cython, Jupyter
Witryna www przedmiotu:
.
Uwagi:
.

Efekty uczenia się

Profil ogólnoakademicki - wiedza

Charakterystyka W01
The graduate knows the key languages used in data analysis – R and Python.
Weryfikacja: Homeworks
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS2_W13**
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka W02
The graduate knows data wrangling techniques.
Weryfikacja: Homeworks
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS2_W04
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - umiejętności

Charakterystyka U01
The graduate can design efficient methods for data analysis and processing.
Weryfikacja: Homeworks
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS2_U18**, DS2_U21**
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U02
The graduate can design and create his/her own modules, including extension modules / packages using C++
Weryfikacja: Homeworks
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS2_U18**, DS2_U21**
Powiązane charakterystyki obszarowe:
Charakterystyka U03
The graduate can evaluate the limitations and weaknesses of existing tools.
Weryfikacja: Homeworks
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS2_U21**
Powiązane charakterystyki obszarowe:

Profil ogólnoakademicki - kompetencje społeczne

Charakterystyka K01
The graduate has the ability to continue education and is aware of the need for self-education as part of the lifelong learning process.
Weryfikacja: Homeworks
Powiązane charakterystyki kierunkowe: DS2_K01
Powiązane charakterystyki obszarowe: