Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2024/25 kevad
  3. Linnaliikluse andmeteadus (LTAT.06.014)
EN
Logi sisse

Linnaliikluse andmeteadus 2024/25 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
    • Rec
  • Week 2 - Databases, Data Preparation and Preprocessing
    • Slides
    • Rec
  • 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 and Analysis
    • Slides
    • Rec
  • Week 4 - Machine Learning Part 1
    • Slides
    • Rec
  • Extra Material:
    • Reading: EXPLAINING THE BAYES’ THEOREM GRAPHICALLY
    • Reading: Interactive illustration of Bayesian Inference
    • Reading: Neural Network Zoo
  • Week 5 - Machine Learning Part 2
    • Slides
    • Rec
  • Extra Material:
    • Reading: Regression
    • Reading: Check Chapter 2
    • Reading: CNN
  • Week 6 - Machine Learning Part 3
    • Slides
    • Rec

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

  • Week 7 - Data Visualization
    • Slides
    • Rec
  • 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 - Presentations
  • Two options April 28th or April 30th. Please check the section Evaluation for more details.
 - Registration: Click Here
  • 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