Wstęp do eksploracji danych

Semestr letni 2022/23 @kozaka93 @HubertR21 @sobieskibj

Materiały z zajęć Wstęp do eksploracji danych (MiNI, 2 rok MAD)

Wstęp do eksploracji danych składa się z:

• wykładu
• zajęć laboratoryjnych

Terminy i tematy zajęć

#	DATA	WYKŁAD	LABORATORIUM	SKŁADOWA
1	21-02	Wstęp, eksploracja danych, narzędzia, zasady zaliczenia
		Projekt 1
	22-02		Powtórzenie R. Jak działa GitHub?
2	28-02	Gramatyka języka wizualizacji		P1 (1p)
		Spotkanie projektowe I
	01-03		R: dplyr, tidyr, forcats
3	07-03	-		HW1 (5p)
	08-03		R: ggplot2 wstęp i gramatyka
4	14-03	Nie popełniaj tych błędów! Kolory i skale
	15-03		R: ggplot2 - modyfikacje wykresów, stylów w ggplot2
5	21-03	Sposoby badania rozkładu jednej zmiennej (ilościowej i jakościowej) Sposoby badania rozkładu dwóch i więcej zmiennych		HW2 (5p) P1 (2p)
		Spotkanie projektowe II
	22-03		Spotkanie projektowe II
			R: ggplot2 - zaawansowany oraz rozszerzenia: patchwork, ggrepel
6	28-03	Mapy - czy to takie skomplikowane?		HW3 (10p)
		Dashboards
	29-03		R: maps
7	04-04	Spotkanie projektowe III		P1 (2p) HW4 (5p)
	12-04		R: plotly - wizualizacje interaktywne
8	11-04	Oddanie P1		P1 (19p)
	19-04		R: generowanie raportów z analizą danych
9	18-04	Raportowanie
		Projekt 2
	26-04		R: Shiny - część 1
10	25-04	The International Business Communication Standards		P2 (1p) HW5 (10p)
		History of Statistical Graphics
	10-05		R: Shiny - część 2
11	09-05	Spotkanie projektowe I
	17-05		R: Shiny - zaawansowane
12	16-05	Spotkanie projektowe II		P2 (2p)
	24-05		Python: pandas, numpy
13	23-05	Analiza EDA przed modelowanie. Znani w świecie wizualizacji, wizualizacje modeli, co dalej?
	31-05		Python: matplotlib, seaborn
14	30-05	Spotkanie projektowe III		P2 (2p) HW6 (5p)
	07-06		Python: plotly
15	13-06	Oddanie P2		P2 (15p)
	14-06		Python: Przygotowanie EDA przed modelowaniem

Schemat oceniania (suma 90p):

• projekt I (24p):

• projekt II (20p):

• prace domowe (40p = 2 x 10p + 4 x 5p)

  • za każdą pracę domową uzyskuje się do 5p lub 10p

• wejściówki (6p = 3 x 2p)

  • niezapowiedziane, przeprowadzane na zajęciach laboratoryjnych

Z każdego projektu należy uzyskać ponad 50% możliwych punktów.

Ocena	3	3.5	4	4.5	5
Punkty	(45, 54]	(54, 63]	(63, 72]	(72, 81]	(81, ∞)