• Kod grupy: T00-62c. Zajęcia: pn 13:15–15:00, sala 4.09, C-11.
• Kod grupy: T00-62e. Zajęcia: cz 7:30–9:00, sala 4.09, C-11.

Dopuszczalna jest nieobecność na 3 zajęciach. Każda kolejna nieobecność musi być usprawiedliwiona. Usprawiedliwienia nieobecności należy przedstawiać na pierwszych zajęciach po ostatnim dniu zwolnienia.

Na ocenę końcową z laboratoriów składa się:

• Aktywność (5 pkt.)
• Zadanie domowe (5 pkt.)
• Sprawozdania (3*10 pkt.)

Maksymalna liczba punktów do zdobycia to 40. Zaliczenie laboratoriów na ocenę 3.0 jest od 20 punktów. Natomiast ocenę 5.0 otrzymuje student, który uzyska co najmniej 36 punktów. Dokładne „widełki” dla każdej oceny można znaleźć na stronie wykładowcy.

Uwaga! Brak samodzielnej pracy (plagiat) skutkuje oceną 2.0. Dokładne informacje można znaleźć tutaj.

1. Allen B. Downey, „Think Python: How to Think Like a Computer Scientist”
2. Mark Summerfield, „Programming in Python 3: A Complete Introduction to the Python Language” („Python 3: Kompletne Wprowadzenie do Programowania”, wydanie II)

Wszystkie niezbędne informacje dotyczące kursu znajdują się na stronie wykładowcy. Podczas zajęć będziemy korzystali z list zadań, które zostały przygotowane dla tego kursu.

Przydatne linki:

• portal z zadaniami dla kursu
• Anaconda — na zajęciach będziemy poznawali język programowania Python (wersja 3.7).
• Dokumentacja dla Pythona 3.7
• PEP8 — przewodnik po stylu pisania kodu w języku Python.
• DataCamp — portal z mini kursami zarówno z Pythona, statystyki, uczenia maszynowego oraz wielu innych zagadnień związanych z Data Science (dokładne informacje o sposobie logowania patrz strona wykładowcy!).

• lab1
• lab2
• lab3
• lab4
• NumPy
• lista dzielników
• prosta klasa

* komentarz - zmieniona gra w życie

* komentarz do sprawozdania

* komentarz do sprawozdania

* komentarz do sprawozdania