O1B

Metody specjalistyczne dla nauk nieinformatycznych. Poniższe materiały zostały przygotowane dla systemu Jupyter w formie zeszytów IPython. Możesz korzystać z nich na swoim serwerze Jupyter lub za pomocą Google Colaboratory (wymagane konto).

• Try Jupyter - kilka sposobów na rozpoczęcie pracy z ekosystemem Jupyter.

• Jak korzystać z notatników Jupyter.

Manipulacja tekstem (lingwistyka, socjologia, nauki społeczne, filologia)

• materiały źródłowe utrzymywane na bitbucket

1. Wprowadzenie do ciągów znaków.

2. Wycinanie łańcuchów znaków.

3. Formatowanie ciągów znaków.

4. Natural Language ToolKit, część 1 - wprowadzenie.

5. Natural Language ToolKit, część 2 - częstotliwość słów, synonimy i antonimy.

6. Natural Language ToolKit, część 3 - wyodrębnianie i tworzenie cech tekstowych.

Statystyka (ekonomia, nauki społeczne)

• materiały źródłowe utrzymywane na bitbucket

1. Biblioteka Pandas, wprowadzenie.

2. Instrukcje wejścia i wyjścia.

3. Manipulacja danymi.

4. Wykresy.

5. Statystyki opisowe i parametry.

6. Testowanie hipotez.

7. Korelacja i regresja liniowa. Korelacja i regresja liniowa — dodatkowe uwagi.

Biostatystyka, bioinformatyka (nauki biomedyczne i przyrodnicze)

• materiały źródłowe utrzymywane na bitbucket

1. Populacja i próbka.

2. Miary tendencji centralnej.

3. Miary położenia.

4. Miary dyspersji.

5. Skośność i kurtoza.

6. Prawdopodobieństwo.

7. Genom ludzki I.

8. Genom ludzki II.

9. Sieć neuronowa do klasyfikacji tęczówki.

10. Konwolucyjne sieci neuronowe.

11. Optymalizacje w CNN.

12. Rekurencyjna sieć neuronowa.

Algorytmy, teoria programowania (matematyka)

• materiały źródłowe utrzymywane na bitbucket

1. Analiza algorytmów.

2. Rekurencja.

3. Sekwencje oparte na tablicach.

4. Stosy, kolejki i kolejki dwukierunkowe.

5. Listy.

6. Sortowanie.

Metody numeryczne, analiza danych (fizyka)

• materiały źródłowe utrzymywane na bitbucket

1. Dokładność obliczeń numerycznych.

2. Graficzna prezentacja danych.

3. Pakiet numpy.

4. Matematyka w numpy.

5. Równania i układy równań.

6. Całkowanie i różniczkowanie numeryczne.

O2

Programming exercises. For part O1A exercises and questions are included in the manual lessons.

Manipulacja tekstem (lingwistyka, socjologia, nauki społeczne, filologia)

1. Wprowadzenie do ciągów znaków.

2. Wycinanie łańcuchów znaków.

3. Formatowanie ciągów znaków.

4. Natural Language ToolKit, część 1 - wprowadzenie.

5. Natural Language ToolKit, część 2 - częstotliwość słów, synonimy i antonimy.

6. Natural Language ToolKit, część 3 - wyodrębnianie i tworzenie cech tekstowych.

Statystyka (ekonomia, nauki społeczne)

1. Wprowadzenie do Pandas.

2. Instrukcje wejścia i wyjścia.

3. Manipulacja danymi.

4. Wykresy.

5. Statystyki opisowe i parametry.

6. Testowanie hipotez.

7. Korelacja i regresja liniowa.

Biostatystyka, bioinformatyka (nauki biomedyczne i przyrodnicze)

1. Populacja i próbka.

2. Miary tendencji centralnej.

3. Miary położenia.

4. Miary dyspersji.

5. Skośność i kurtoza.

6. Prawdopodobieństwo.

7. Genom ludzki I.

8. Genom ludzki II.

9. Sieć neuronowa do klasyfikacji tęczówki.

10. Konwolucyjne sieci neuronowe.

11. Optymalizacje w CNN.

12. Rekurencyjna sieć neuronowa.

Algorytmy, teoria programowania (matematyka)

1. Analiza algorytmów.

2. Rekurencja.

3. Sekwencje oparte na tablicach.

4. Stosy, kolejki i kolejki dwukierunkowe.

5. Listy.

6. Sortowanie.

Metody numeryczne, analiza danych (fizyka)

1. Dokładność obliczeń numerycznych.

2. Graficzna prezentacja danych.

3. Pakiet numpy.

4. Matematyka w numpy.

5. Równania i układy równań.

6. Całkowanie i różniczkowanie numeryczne.

O3

Ćwiczenia programistyczne do automatycznej ewaluacji. Będziesz potrzebował działający serwer nbgrader.

Kurs programowania

1. 1. Zmienne

   2. Łańcuchy znaków

   3. Instrukcje wejścia i wyjścia

   4. Niektóre z bardziej popularnych typów złożonych

   5. Rozgałęzienia

   6. Pętla while

   7. Pętla for

   8. Podprogramy i funkcje

   9. Moduły

   10. Programowanie obiektowe

Manipulacja tekstem (lingwistyka, socjologia, nauki społeczne, filologia)

1. Wprowadzenie do ciągów znaków.

2. Wycinanie łańcuchów znaków.

3. Formatowanie ciągów znaków.

4. Natural Language ToolKit, część 1 - wprowadzenie.

5. Natural Language ToolKit, część 2 - częstotliwość słów, synonimy i antonimy.

6. Natural Language ToolKit, część 3 - wyodrębnianie i tworzenie cech tekstowych.

Statystyka (ekonomia, nauki społeczne)

1. Instrukcje wejścia i wyjścia.

2. Manipulacja danymi.

3. Wykresy.

4. Statystyki opisowe i parametry.

5. Testowanie hipotez.

6. Korelacja i regresja liniowa.

Biostatystyka, bioinformatyka (nauki biomedyczne i przyrodnicze)

1. Populacja i próbka.

2. Miary tendencji centralnej.

3. Miary położenia.

4. Miary dyspersji.

5. Skośność i kurtoza.

6. Prawdopodobieństwo.

7. Genom ludzki I.

8. Genom ludzki II.

9. Sieć neuronowa do klasyfikacji tęczówki.

10. Konwolucyjne sieci neuronowe.

11. Optymalizacje w CNN.

12. Rekurencyjna sieć neuronowa.

Algorytmy, teoria programowania (matematyka)

1. Analiza algorytmów.

2. Rekurencja.

3. Sekwencje oparte na tablicach.

4. Stosy, kolejki i kolejki dwukierunkowe.

5. Listy.

6. Sortowanie.

Metody numeryczne, analiza danych (fizyka)

1. Dokładność obliczeń numerycznych.

2. Graficzna prezentacja danych.

3. Pakiet numpy.

4. Matematyka w numpy.

5. Równania i układy równań.

6. Całkowanie i różniczkowanie numeryczne.