Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2022/23 kevad
  3. Linnaliikluse andmeteadus (LTAT.06.014)
EN
Logi sisse

Linnaliikluse andmeteadus 2022/23 kevad

  • HomePage
  • Lectures
  • Excercises & Assignments
  • Readings & Links
  • Evaluation

Lectures (weeks 27-35)

  • Note: ' The recording and slides will appear during the day of the lecture, latest the next day.'
  • For accessing Live Stream, the link will be shared through Teams.

Lectures

  • Week 1 - Introduction: Data Science and Big data in Urban Mobility
    • Slides
    • Python Notebooks
    • Dataset
    • Video
  • Week 2 - Databases, Data Preparation and Preprocessing
    • Slides
    • Video
  • Extra Material:
    • To access the paper, you need to be within the University Network (use VPN)
    • Reading: Map-Matching Techniques
    • Reading: exploratory data analysis
    • Notebook: exploratory data analysis

Source: https://existentialcomics.com/philosopher/Judith_Butler

  • Week 3 - Spatial Data
    • Slides
    • Video
  • Week 4 - Bayesian Inference
    • Slides
    • Video
  • Extra Material:
    • Reading: EXPLAINING THE BAYES’ THEOREM GRAPHICALLY
    • Reading: Interactive illustration of Bayesian Inference
  • Week 5 - Introduction to Machine Learning, Deep Learning, and Green Learning Paradigm.
    • Slides
    • Video
  • Extra Material:
    • Reading: Neural Network Zoo
    • Reading: CNN
  • Week 6 - Spatial Data Analysis
    • Slides
    • Video

Please, also check the readings section for extra material about python foundation and spatial analysis.

  • Week 7 - Data Visualization
    • Slides
    • Video
  • Extra Material:
    • Reading: Data Storytelling
  • Week 8 - Professional issues and ethics [Reading]
  • Reading Material:
    • Reading: Data Scientists and Ethics
    • Reading: A Guide for Ethical Data Science
  • Week 9 - Exam Week
  • The exam will be on the 26th of April at 14h15.
  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Courses’i keskkonna kasutustingimused