Institute of Computer Science
  1. Courses
  2. 2022/23 fall
  3. Methods in Data Science (LTAT.02.006)
ET
Log in

Methods in Data Science 2022/23 fall

  • Pealeht
  • Loengud
  • Praktikumid
  • Kodutööd
  • Viited

Andmeteaduse meetodid (Methods in Data Science) - LTAT.02.006

Käesolev kursus õpetab mõtlema nagu andmeteadlane. See hõlmab endas arusaamist sammudest andmeteaduse projektides lähtuvalt standardsetest andmeteaduse metodoloogiatest, aga samuti ka aru saamist hüpoteeside tõstatamisel ja kontrollimisel baseeruvast teaduslikust meetodist ning andmetest aru saamist tõenäosuslikus ja statistilises mõttes. Käsitletakse mitmete juhtumite analüüse, et ilmestada andmeteaduse meetodeid ning mõisteid ning arendada andmeteadlase mõtteviisi. Külalisloenguid peavad tööstuse, ettevõtete või riigisektori praktikud.

Aeg ja koht:

  • Loengud: (Meelis Kull):
    • Esmaspäeviti 14:15 - 16:00, Narva mnt 18 - 1005 ja online (lingi nägemiseks palun logige sisse)
  • Praktikumid: (Carel Kuusk, Joonas Järve, Marilin Moor):
    • 1. rühm: teisipäeviti 12:15 - 14:00 (Carel Kuusk), Narva mnt 18 - 1026
    • 2. rühm: teisipäeviti 14:15 - 16:00 (Joonas Järve), Narva mnt 18 - 2045 ja online (lingi nägemiseks palun logige sisse)
    • 3. rühm: kolmapäeviti 14:15 - 16:00 (Marilin Moor) , Narva mnt 18 - 2047

Hindamine:

Aine läbimiseks on vaja:

  • Lahendada kodutöid, mis sisaldavad nii kirjalikke ülesandeid kui programmeerimist (60% hindest);
  • Teha eksam (40% hindest).

Kohalkäimine pole kohustuslik, kuid siiski väga soovitatav. Loengud salvestatakse, aga kohalkäimise eeliseks on võimalus interaktiivsetele küsimustele vastata ja ise küsida. Praktikumide materjal saab kättesaadavaks, kuid selle juurde käivad arutelud mitte, sest praktikume ei salvestata. Täpsem info antakse 1. loengus.

Kontaktid:

  • Kursuse foorum: https://campuswire.com/c/G83C97B91 Kogu kursuse raames toimuv elektrooniline suhtlus toimub Campuswire foorumis. Peale esimest loengut saabub teie õppeinfosüsteemis määratud e-mailile kutse foorumiga liitumiseks.
  • Meelis Kull (meelis.kull@ut.ee)

Ajalugu

Andmeteaduse meetodid 2021 sügis, 2020 sügis

  • Institute of Computer Science
  • Faculty of Science and Technology
  • University of Tartu
In case of technical problems or questions write to:

Contact the course organizers with the organizational and course content questions.
The proprietary copyrights of educational materials belong to the University of Tartu. The use of educational materials is permitted for the purposes and under the conditions provided for in the copyright law for the free use of a work. When using educational materials, the user is obligated to give credit to the author of the educational materials.
The use of educational materials for other purposes is allowed only with the prior written consent of the University of Tartu.
Terms of use for the Courses environment