Difference between revisions of "LU-pysem"
(→Nodarbību materiāli) |
(→Nodarbību materiāli) |
||
Line 44: | Line 44: | ||
* [https://github.com/ValRCS/LU-pysem Github: LU-pysem] |
* [https://github.com/ValRCS/LU-pysem Github: LU-pysem] |
||
* [https://github.com/ValRCS/LU-pysem/blob/master/Week%203%20Overview.md 3. nodarbības materiāli] |
* [https://github.com/ValRCS/LU-pysem/blob/master/Week%203%20Overview.md 3. nodarbības materiāli] |
||
* 5. nodarbība: |
|||
** [https://github.com/CaptSolo/LU-pysem/blob/patch-3/Week%205%20Overview.md materiāli] |
|||
** [https://github.com/CaptSolo/LU-pysem/blob/patch-2/presentation_ideas.md prezentāciju idejas] (papildinātas) |
|||
= Resursi = |
= Resursi = |
Revision as of 13:14, 11 October 2018
Specseminārs: Python un citi zvēri
Specseminārā tiks iepazīti Python programmēšanas valoda kā arī tās bibliotēkas un ietvari. Semināra mērķis ir dot ieskatu gan valodā, tās iespējās, gan plašajā pielietojumu lokā. Seminārā Python tiks lietots dažādu datu apstrādei un vizualizācijai.
Kāpēc Python?
- Ērti lietojams un efektīvs. Izstrādāts labi lasāmam un ātri rakstāmam pirmkodam.
- Elastīgs. Gan iesācējiem, gan profesionāļiem. Var atbalstīt dažādas programmēšanas paradigmas.
- Populārs, labi un aktīvi atbalstīts.
- Lieto gan lielās gan mazās kompānijās un organizācijās pasaulē.
- Vairākos kursos jau lieto, un ne tikai DF
Saturs
Pamatā divas daļas:
- Ievads Python programmēšanas valodā (kas ir Python)
- Pieņemot ka programmēšanas principi un vēlams kāda cita valoda jau ir zināmi
- Praktisks apskats ar piemēriem (kā un kur lieto Python)
- Rīki, bibliotēkas, ietvari, piemēram: IPython, Jupyter notebook, PyCharm, NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Flask, ...
Studentu darbi
Kursā studentiem būs jāapstrādā kāda datu kopa, jāveic tās analīze, un vizualizācija. Datu kopas var nākt no dažādiem avotiem, piemēram, kaggle.com, vai pasniedzējiem. Visa apstrāde un vizualizācija būs jāveic Python programmēšanas valodā ar attiecīgajām bibliotēkām, kas tiks apskatītas kursā.
Organizē
Semināru vada Leo Seļāvo, (pārsvarā attālināti) Semināru atbalsta ar (iespējamām) lekcijām klātienē:
- Uldis Bojārs (LU DF)
- Jānis Zuters (LU DF, par mašīnmācīšanos)
- Normunds Gruzītis (LUMII, par NLP)
- Valdis Saulespurēns (Riga Coding School)
- un citi…
Komunikācija
Slack pierakstīšanās: http://bit.ly/py-lu-df
Kalendārs
Nodarbības notiek: ceturtdienās @ 14:30 – vieta: Raiņa 19, 312. auditorija.
Saite uz kalendāru
Nodarbību materiāli
- Github: LU-pysem
- 3. nodarbības materiāli
- 5. nodarbība:
- materiāli
- prezentāciju idejas (papildinātas)