Basics of Data Science 2401-AI-PDS-1WSI-s2

(in Polish) Godziny realizowane z udziałem nauczyciela (godz.): - udział w wykładach - 10 godz. (10 godz. stacjonarnie) - udział w laboratoriach – 15 godz. (15 godz. stacjonarnie) Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta (godz.): - przygotowanie do egzaminu - 15 godz. (egzamin testowy) - przygotowanie projektu końcowego – 25 godz. (projekty w j. skryptowych) - czytanie literatury – 45 godz. - przygotowanie do zajęć – 40 godz. Łącznie: 150 godz. (5 ECTS).

(in Polish) W1: Zna podstawowe pojęcia, metody i etapy w procesie analiz danych - K_W06, K_W07, K_W08 W2: Ma wiedzę na temat wykorzystania bibliotek skryptowych języków programowania w analizie i wizualizacji danych - K_W12, K_W14, K_W15

(in Polish) U1: Potrafi pozyskiwać, przetwarzać i analizować dane z wykorzystaniem bibliotek i narzędzi programistycznych - K_U03, K_U07, K_U08, K_U09, K_U14, K_U15 U2: Potrafi interpretować wyniki przeprowadzonych analiz - K_U03, K_U07, K_U08, K_U09, K_U14, K_U15

(in Polish) K1: Potrafi efektywnie współpracować w zespole przy realizacji zadań związanych z analizą danych - K_K02, K_K04, K_K09 K2: Ma świadomość odpowiedzialności etycznej związanej z przetwarzaniem, analizą i interpretacją danych - K_K04, K_K07, K_K09

(in Polish) Metoda dydaktyczna podająca: - wykład konwersacyjny. Metody dydaktyczne poszukujące: - projektowa, - laboratoryjna, - ćwiczeniowa.

- informative (conventional) lecture
- participatory lecture

- practical
- laboratory
- project work

elective course

(in Polish) Podstawowe umiejętności z programowania, najlepiej Python.

Additional information (registration calendar, class conductors, localization and schedules of classes), might be available in the USOSweb system:

• Description of 2401-AI-PDS-1WSI-s2 in USOSweb