Difference between revisions of "LU-pysem"

From DiLab
Jump to: navigation, search
(Studentu darbi)
(Studentu darbi)
Line 35: Line 35:
 
Iespējamās projektu tēmas:
 
Iespējamās projektu tēmas:
  
* Jāapstrādā kāda datu kopa, jāveic tās analīze, un vizualizācija. Datu kopas var nākt no dažādiem avotiem, piemēram, [https://www.kaggle.com/datasets kaggle.com], vai pasniedzējiem. Visa apstrāde un vizualizācija būs jāveic Python programmēšanas valodā ar attiecīgajām bibliotēkām, kas tiks apskatītas kursā.
+
* Jāapstrādā kāda datu kopa, jāveic tās analīze, un vizualizācija. Datu kopas var nākt no dažādiem avotiem, piemēram, [https://www.kaggle.com/datasets kaggle.com], [https://data.gov.lv/lv data.gov.lv] vai pasniedzējiem. Visa apstrāde un vizualizācija būs jāveic Python programmēšanas valodā ar attiecīgajām bibliotēkām, kas tiks apskatītas kursā.
  
 
* Var izvēlēties arī cita veida tēmas, tās iepriekš saskaņojot ar pasniedzējiem.
 
* Var izvēlēties arī cita veida tēmas, tās iepriekš saskaņojot ar pasniedzējiem.

Revision as of 22:09, 24 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, ...

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…


Studentu darbi

Kursā studentiem ir jāuztaisa projekts, kurā ar Python līdzekļiem tiek paveikts netriviāls programmēšanas / datu apstrādes uzdevums.

Iespējamās projektu tēmas:

  • Jāapstrādā kāda datu kopa, jāveic tās analīze, un vizualizācija. Datu kopas var nākt no dažādiem avotiem, piemēram, kaggle.com, data.gov.lv vai pasniedzējiem. Visa apstrāde un vizualizācija būs jāveic Python programmēšanas valodā ar attiecīgajām bibliotēkām, kas tiks apskatītas kursā.
  • Var izvēlēties arī cita veida tēmas, tās iepriekš saskaņojot ar pasniedzējiem.

Projekta tēmu pieteikšana:

Projektus var veikt 2 cilvēku komandās.

Komunikācija

Slack kanāls: https://pythonludf.slack.com

  • lai pierakstītos Slack kanālā, rakstiet Leo Seļavo vai Uldim Bojāram.

Kalendārs

Nodarbības notiek: ceturtdienās @ 14:30 – vieta: Raiņa 19, 312. auditorija.

Saite uz kalendāru

Nodarbību materiāli

Resursi