Zpracování dat

Garant předmětu:

Martin Šrotýř

Přednášející:

Martin Šrotýř, Miroslav Vaniš

Cvičící:

Martin Šrotýř, Miroslav Vaniš

Předmět zajišťuje:

katedra aplikované informatiky v dopravě

Anotace:

Seznámení s nástroji pro zpracování a analýzu dat. Praktická část výuky – seznámení s pracovním prostředím, aplikované příklady zpracování dat z praxe, pokročilé metody prezentace výstupů. Vlastní studentská práce nad otevřenými daty. Konzultační hodiny pro seminární práce. Odevzdání a prezentace seminární práce.

Požadavky:

Schopnost logického myšlení, znalost základů algoritmizace a základů libovolného programovacího jazyka na úrovni odpovídající třetímu ročníku studia technické univerzity.

Osnova přednášek:

Výuka je dělena do 4. bloků:

Blok 1: seznámení s R - prostředí, koncept, základy, jednoduché příklady, základní knihovny, jejich příklady a použití (nainstalování R u studentů)

Blok 2: aplikované R - aplikované příklady z praxe, knihovna s mapou, získávání dat z různých zdrojů a jejich úprava (GIS, RDBMS, CSV, apod)

Blok 3: pokročilé R - interaktivní prezentační modul (shiny), další moduly dle domluvy

Blok 4: možnosti Bayesovských sítí při analýze dat

Osnova cvičení:

Výuka je dělena do 4. bloků:

Blok 1: seznámení s R - prostředí, koncept, základy, jednoduché příklady, základní knihovny, jejich příklady a použití (nainstalování R u studentů)

Blok 2: aplikované R - aplikované příklady z praxe, knihovna s mapou, získávání dat z různých zdrojů a jejich úprava (GIS, RDBMS, CSV, apod)

Blok 3: pokročilé R - interaktivní prezentační modul (shiny), další moduly dle domluvy

Blok 4: možnosti Bayesovských sítí při analýze dat

Cíle studia:

Cílem předmětu je primárně studenty seznámit s nástrojem pro zpracování a analýzu dat, na příkladech z praxe společně vyzkoušet nejčastější možnosti používané při zpracování dat včetně pokročilých možností při prezentaci výsledků analýz. Studenti následně budou samostatně provádět datovou analýzu na datech z existujících otevřených systémů.

Studijní materiály:

Prezentace předmětu vytvořené garantem.

Holubová Irena, Kosek Jiří, Minačík Karel a Novák David. BigData a NoSQL databáze. Praha: Grada Publishing, 2015, 288s, ISBN 978-80-247-5466-6.

Benjamin S. Horton, Nicholas J. Kaplan, Daniel T. Baumer. Modern Data Science with R. Raylor & Francis, 2017, 556s, ISBN 9781498724487

internet

Poznámka:

Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů: