Współczesne techonologie analizy danych - zajęcia fakultatywne

informatyka techniczna i telekomunikacja

średnio-zaawansowany

wpisz symbol/symbole efektów kształcenia

1. wiedza o statystyce, testach statystycznych, całkowaniu, dowodzeniu twierdzeń

2. podstawy programowania strukturalnego i obiektowego

Celem przedmiotu jest przekazanie wiedzy i umiejętności z zakresu podstawowej analizy danych oraz uczenia maszynowego. Na zajęciach studenci zostaną zapoznani z podstawowymi metodami analizy danych i modelami uczenia maszynowego w języku R i Python. Nabywają umiejętności: załadowania zbioru danych, zidentyfikowania jego wad oraz ich poprawy, dobrania odpowiedniego modelu oraz jego oceny. Zapoznają się również z podstawowymi bibliotekami w językach R i Python służących do analizy danych w nauce i biznesie.

Dla wszystkich efektów przyjmuje się następujące kryteria oceny we wszystkich formach weryfikacji:

ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć),

ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu –z wyraźną przewagą pozytywów –i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,

ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją.