O předmětu
Předmět je zaměřen na využití jazyka Python pro analýzu dat, včetně využití technik strojového učení a umělé inteligence. Součástí kurzu je představení i moderních softwarových frameworků.
Co se naučíš
Po úspěšném absolvování budou studenti schopni analyzovat data pomocí nejčastěji používaných balíčků jazyka Python, včetně balíčků pro strojové učení.
Obsah předmětu
- Úvod do jazyka Python - Přehled vybraných systémů pro strojové učení (scikit-learn) - Předzpracování dat v jazyce Python (Pandas) - Vizualizace a explorace dat - Tvorba modelů strojového učení, ladění hyperparametrů - Evaluace a interpretace modelů, vysvětlitelné strojové učení - Další programovací jazyky a prostředí pro data science (např. Scala, Spark, Hadoop) - Případová studie s reálnými daty, přednášky hostů (dle dostupnosti)
Literatura
Základní:
Jak uspět v předmětu
Doporučená příprava:
- Pravidelná příprava během semestru místo drcení na zkoušku
- Přednáškové slidy a materiály dostupné přes Moodle VŠE (dl.vse.cz)
- Stará zkouška / typové otázky — zeptej se cvičícího nebo hledej na InSIS
- Studijní skupiny a sdílení poznámek s kolegy z ročníku
Na co si dát pozor: - Přečti si sylabus — co je povinná vs. doporučená literatura
- Podmínky zápočtu (zápočtové testy, projekty, docházka)
- Termíny zkoušek zapisovat včas — kapacita bývá omezená
Doporučené zdroje