Data Science@Nokia lato 2019/20

Język wykładowy Angielski
Opiekun Małgorzata Biernacka
Liczba godzin 12 (wyk.) 12 (ćw.)
Rodzaj I2.Z - zastosowania inf.
ECTS 1
Polecany dla I roku No
Egzamin Yes
Tagi PD (przetwarzanie danych)

Opis przedmiotu:

_Przedmiot prowadzony przez dr inż. Witolda Pawlusa oraz jego zespół z Nokia AI Lab._ __Uwaga:__ Zajęcia zmieniły formę w związku z epidemią. Zostaną przeprowadzone zdalne wykłady, warsztaty zostały odwołane. Zaliczenie przedmiotu będzie przyznawane na podstawie obecności na wykładach oraz wyników testu końcowego i będzie warte 1 ECTS. Test będzie przeprowadzony na platformie uczelnianej MS Teams. <a href="https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_ODlmM2JmY2QtYmZmZS00MTE3LWJmNDUtMmM5MjhhNWM3MjQw%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%225d471751-9675-428d-917b-70f44f9630b0%22%2c%22Oid%22%3a%2282817529-801a-492d-89df-2fc035899c48%22%7d">Link do wykładu (MS Teams)</a> Link do testu do wykładu 2 (będzie otwarty 06.05.20 w godz. 17:30-18:00): https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=-b5xKxM7MkS19B9awieNDOwVJAJ352ZKiGTxu7YMU89UMDgxSU5KQUxPUzVaUUNBN0ZaVERCWE5aVS4u Link do testu do wykładu 3 (będzie otwarty 13.05.20 w godz. 17:30-18:00): https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=-b5xKxM7MkS19B9awieNDOwVJAJ352ZKiGTxu7YMU89UMklNTUVWNVFTWDhBT1hKRlVSTklZVkhTNC4u Link do testu do wykładu 4 (będzie otwarty 20.05.20 w godz. 17:30-18:00): https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=-b5xKxM7MkS19B9awieNDOwVJAJ352ZKiGTxu7YMU89URDcwWEdGTlZZQzRNMFUzQ1dRVVlBNktFOC4u Link do testu do wykładu 5 (będzie otwarty 27.05.20 w godz. 17:30-18:00): https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=-b5xKxM7MkS19B9awieNDOwVJAJ352ZKiGTxu7YMU89UOEMxMlg2WUdLMFpZTURJTVlZMEFMRDUyWS4u Link do testu do wykładu 6 (będzie otwarty 03.06.20 w godz. 17:30-18:00): https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=-b5xKxM7MkS19B9awieNDOwVJAJ352ZKiGTxu7YMU89UNEUxOElFMUJUWVdZQjlWSzhJNE1KNDVLMS4u __Nowy harmonogram wykładów__ 1. Introduction – __29.04__ - introduction to data science and overview of the rest of this lecture series. 2. Data Collection and Preprocessing – __06.05__ - topics related to real world data collection, problems that typically occur when processing data, and approaches for cleaning it. 3. Descriptive analytics – __13.05__ – discussion of fundamental concepts related to statistics and overview of two popular techniques from this area: clustering and regression analysis. In addition, introduction to forecasting aspects of data analysis and system modelling. 4. Predictive analytics – __20.05__ – an overview of available techniques, and deep dive into two most popular families of models: gradient boosting and convolutional neural networks. 5. Prescriptive analytics – __27.05__ – introduction to concepts and principles related to one of the most prominent methods for data-driven decision making - optimization techniques. 6. Data visualization – __03.06__ – on the importance of data visualization, how to choose an effective visual, and how to adjust the process for the proper audience.

Wykłady

Prowadzący Termin zajęć Limit Zapisani Kolejka
Nieznany Prowadzący śr 16:00-18:00 (s. 119) 300 22 0

UWAGA! Wyższa liczba oznacza wyższy priorytet, po zapisaniu do grupy zostajemy usunięci z kolejek o niższym priorytecie.

Ćwiczenia

Prowadzący Termin zajęć Limit Zapisani Kolejka
Nieznany Prowadzący śr 16:00-18:00 (s. 140) 0 0 0

UWAGA! Wyższa liczba oznacza wyższy priorytet, po zapisaniu do grupy zostajemy usunięci z kolejek o niższym priorytecie.


Konsultacje prowadzących:


Imię i nazwisko Pokój Konsultacje
Nieznany Prowadzący