README

Curs masteral, TCSI @ UPB

În acest repository voi păstra materialele pentru cursul masteral de procesarea și vizualizarea datelor folosind Python.

Cîteva informații generale mai jos.

Obiectiv

Cursul are ca țintă familiarizarea studenților cu diverse metode și unelte de vizualizare și prelucrare a datelor, folosind matematică și biblioteci de calcule și reprezentare grafică din Python.

Prin aceasta, se realizează o introducere elementară atît în utilizarea limbajului de programare pentru scopuri diverse, cît și de extragerea rapidă a unor informații de ansamblu (e.g. statistice) dintr-un set de date.

Conținut

Secțiunile de mai jos alcătuiesc cuprinsul cursului, care nu este fix. Mai degrabă, oferă o propunere de subiecte de studiu, care se poate dezvolta, restrînge sau extinde în funcție de necesitatea, sugestiile și posibilitățile studenților.

În orice caz, propunerea inițială arată așa:

1. Elemente de programare, cu aplicații în Python: paradigma orientată pe obiecte, paradigma imperativă, paradigma funcțională;

2. Lucrul cu fișiere text și funcții matematice standard;

3. Biblioteci specifice și cîteva funcții esențiale: numpy, random, math;

4. Foi de calcul interactive: Sistemul Jupyter;

5. Prelucrarea datelor din fișiere CSV;

6. Reprezentarea datelor în format grafic, cazul discret (histograme, bar chart, pie chart, scatter plot);

7. Elemente de statistică și vizualizarea datelor discrete;

8. Elemente de vizualizarea datelor continue: grafice de funcții bidimensionale și tridimensionale.

Observație importantă: Toată materia cursului și aplicațiilor va fi predată și exemplificată folosind limbajul Python. Studenții sînt liberi să aleagă orice alt limbaj de programare preferă. Observația se aplică și uneltelor de lucru (sistemului de operare, editorul text/IDE-ul, compilatorul/interpretorul etc.).

Cuprinsul efectiv este aici.

Modalități de evaluare

1. Preferabil, evaluarea se va face în mod continuu, pe parcursul semestrului. Astfel, studenții au posibilitatea să răspundă la întrebări, să rezolve exerciții și teme scurte.

2. Alternativ sau suplimentar, studenții pot realiza un proiect amplu, pornind de la o temă la alegere, comunicată profesorului și aprobată de acesta. Un proiect bun -- atît din punctul de vedere al implementării, cît și al prezentării -- poate echivala răspunsurile de pe parcursul semestrului.

3. Examen în sesiune: scris, pe computer sau o combinație a celor două variante.

Examenul din sesiune este obligatoriu, în sensul că el oricum se va organiza. Dar studenții care au adunat deja un punctaj satisfăcător, pot să aleagă să nu participe la examen.

Necesar

Mai jos, cîteva programe și unelte folositoare, din care studenții pot alege.

• Visual Studio Code: editor text simplu și puternic. Necesită instalarea separată a interpretorului Python;
• PyCharm: IDE complex, care instalează automat și interpretorul pentru limbajul Python;
• Visual Studio: IDE complex, care necesită instalarea separată a interpertorului Python;
• Sublime Text: editor text simplu și puternic. Necesită instalarea separată a interpretorului Python;
• Jupyter Notebook: se poate instala local (există pachete pentru integrarea cu VSCode și pentru PyCharm, de exemplu) sau se poate rula în browser, fără instalare;
• vim, emacs: editoare text. Dacă alegeți să le folosiți, probabil știți ce aveți de făcut.

Opțional: Dacă studenții sînt familiarizați cu versionarea folosind git și GitHub, pot contribui la repository-ul acesta cu temele. Alternativ, le vor încărca într-un cloud comunicat ulterior.

Materialele se găsesc și pe GitBook, aici.