Structured data processing
Informacja:
W świetle aktualnych rozporządzeń (Zarządzenie Rektora PW) w okresie od 16.03 do 15.05.2020 końca semestru zajęcia będą prowadzone w sposób zdalny.
Szczegółowe informacje na temat organizacji pracy w tym czasie znajdują się w repozytorium przedmiotu .
Materiały do zajęć:
(Repo) Inżynieria i analiza danych
(Repo) Matematyka oraz Matematyka i analiza danych
Wymagane oprogramowanie:
Zalecany system operacyjny: Linux
Literatura:
- Gągolewski M., Programowanie w języku R. Analiza danych, obliczenia, symulacje, Wydawnictwo Naukowe PWN, wydanie II, 2016
- Wickham H., Advanced R, Chapmah & Hall/CRC, 2014 https://adv-r.hadley.nz/
- Chambers J.M., Programming with Data, Springer, 1998
- Chambers J.M., Software for Data Analysis. Programming with R, Springer, 2008
- Wickham H., Grolemund G., R for Data Science, O’Reilly, 2017
- Biecek, P., Przewodnik po pakiecie R, GiS, Wroclaw, 2008
- Gagolewski M., Bartoszuk M., Cena A., Przetwarzanie i analiza danych w języku Python, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2016
- McKinney W., Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, O’Reilly Media, 2012
- Richert W., Coelho L.P., Building Machine Learning Systems with Python, Packt Publishing, 2013
- Lutz M., Learning Python, O’Reilly Media, 2013
- Bressert E., SciPy and NumPy, O’Reilly Media, 2012
- VanderPlas J., Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, O’Reilly, 2016
Harmonogram zajęć (IAD, MAD, MAT)
↓
Pages: 1 2