Przetwarzanie danych ustrukturyzowanych (PDU) 2019/2020

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:

  1. Gągolewski M., Programowanie w języku R. Analiza danych, obliczenia, symulacje, Wydawnictwo Naukowe PWN, wydanie II, 2016
  2. Wickham H., Advanced R, Chapmah & Hall/CRC, 2014 https://adv-r.hadley.nz/
  3. Chambers J.M., Programming with Data, Springer, 1998
  4. Chambers J.M., Software for Data Analysis. Programming with R, Springer, 2008
  5. Wickham H., Grolemund G., R for Data Science, O’Reilly, 2017
  6. Biecek, P., Przewodnik po pakiecie R, GiS, Wroclaw, 2008
  7. Gagolewski M., Bartoszuk M., Cena A., Przetwarzanie i analiza danych w języku Python, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2016
  8. McKinney W., Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, O’Reilly Media, 2012
  9. Richert W., Coelho L.P., Building Machine Learning Systems with Python, Packt Publishing, 2013
  10. Lutz M., Learning Python, O’Reilly Media, 2013
  11. Bressert E., SciPy and NumPy, O’Reilly Media, 2012
  12. VanderPlas J., Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, O’Reilly, 2016
Harmonogram zajęć (IAD, MAD, MAT)

                     ↓