- wydarzenie już minęło.
RAFINACJA DANYCH W PRAKTYCE
Ćwiczenia audytoryjne pokazują wykorzystanie takich narzędzi jak Open Refine, służących do przetwarzania danych i ich tzw. preprocessingu, czyli przygotowania do późniejszych analiz lub też przeprowadzenia wstępnego filtrowania.
Prowadzący: Łukasz Żyła
Forma: ćwiczenia audytoryjne
Czas trawnia: 10h
Sala: 4.15
Zakres tematyczny:
1. Proces przygotowywania danych do wizualizacji
2. Przegląd narzędzi do czyszczenia, agregacji i wstępnej analizy danych
3. Omówienie aplikacji Open Refine
4. Open Refine w praktyce (omówienie praktycznego zastosowania najważniejszych funkcji)
5. Podstawowe pojęcia statystyki
6. Agregacja i wstępna analiza danych w aplikacji Google Sheets
7. Google Sheets i funkcja Query
8. Hostowanie arkusza poprzez Google Drive i automatyczne wiązanie recordów.
9. Wykorzystanie narzędzi Open AI do opracowywania tabel i baz danych
Forma zaliczenia: Zaliczenie
Liczba punktów ECTS: 2
Cele kształcenia dla przedmiotu:
- Zaznajomienie studentów/ki ze sposobami czyszczenia danych i wstępnych analiz
- Wykształcenie umiejętności rafinacji danych za pomocą narzędzi open source
- Nauczenie studentów/ki wykorzystywania automatyzujących narzędzi, jak sztuczna inteligencja, do opracowywania końcowych tabel lub baz danych.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu: Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest aktywność na zajęciach i realizowanie zadań wyznaczanych w trakcie ich trwania przez osobę prowadzącą.
Sposób obliczania oceny końcowej: Przedmiot kończy się zaliczeniem (zal.).
Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach
Student/ka może wyrównać zaległości poprzez wykonanie dodatkowych mini-projektów ustalonych po konsultacji z osobą prowadzącą dany przedmiot
Wymagania wstępne i dodatkowe: Brak warunków wstępnych
Zasady udziału w poszczególnych zajęciach, ze wskazaniem, czy obecność studenta na zajęciach jest obowiązkowa: Obecność obowiązkowa
Literatura obowiązkowa:
- https://openrefine.org/docs