Získanie znalostí a praktických zručností pri analýze a návrhu algoritmického riešenia definovaných typových úloh analýzy dát v rámci štatistického nástroja R a jazyka Python, ich rozšírení a balíkov. Cieľom je ovládať základy jazykov R a Python, ich dátových typov a prvkov jazyka, základy systému R a vývojárskeho nástroja RStudio, vybraného vývojového prostredia Python (napr. JupyterLab), vedieť spracovávať vstupné dáta, produkovať výstupy v podobe vhodných vizualizácií a naučiť sa pracovať s rozšíreniami ako Rshiny, Rmarkdown, Jupyter Notebook a ďalšie. Absolvent by mal byť pripravený využiť nadobudnuté znalosti základov R a Python pri pokračovaní v štúdiu na ďalších predmetoch venovaných analýze dát.
Záverečné hodnotenie pozostáva z 2 písomiek zameraných na riešenie úloh v jazykoch R (50b) a Python (50b).
Študent prospeje a úspešne získa klasifikovaný zápočet, keď splní podmienku získať min. 25b z 50b v každej časti a celkovo min. 51% zo 100%.
| Týždeň | Popis | Odkazy/poznámky |
|---|---|---|
| 1.) | Prednáška R I | stiahnuť PDF |
| 2. | Prednáška R II | stiahnuť PDF |
| 3. | Prednáška R III | stiahnuť PDF |
| 4. | Prednáška Python I | stiahnuť PDF |
| 5. | Prednáška Python II | stiahnuť PDF |
| 6. | Pozvaná prednáška - príklady aplikácií dátovej analytiky |
| Týždeň | Popis | Odkazy/poznámky |
|---|---|---|
| 1. | Úvod, výber prostredia | |
| 2. | Základy jazyka R | |
| 3. | Funkcie pre cyklické spracovanie dát, načítanie dát a úvod do knižnice dplyr | |
| 4. | Práca s knižnicou dplyr | |
| 5. | Vizualizácia dát v R | |
| 6. | Použitie Rmarkdown a Rshiny | |
| 7. | Python I. | |
| 8. | Python II. | |
| 9. | Python III. | |
| 10. | Python IV. |