Institute of Computer Science
  1. Courses
  2. 2023/24 spring
  3. Data Science Helper 2024 (LTAT.00.999)
ET
Log in

Data Science Helper 2024 2023/24 spring

  • Pealeht
  • IT
  • Python
  • SQL
  • R
  • Koodihaldus
  • Excel
  • Visualiseerimine
  • UNIX
  • Maths
  • Viited

Info ja lingid andmeteaduse sissejuhatuseks.

Soovime koguda infot mida võiks ja saaks enne andmeteaduse õppekavale astumist õppida. Tulevikus võib lisada ka kokkuvõtte kogu õppekava jooksul õpitavatest aspektidest.

Prioriteet 1: - info teistelt erialadelt õppima tulijatele

Prioriteet 2: - tuua kokku infot mis vajalik kõigile, kes õpivad või töötavad andmeteaduse alal

Info ja sooviavaldused palun lsiada siia: siis saan kopeerida neid courses wikisse üle:

Palun täita see sooviavalduste dok

Mida võiks õppida enne andmeteaduse õppekavale kandideerimist või ette valmistudes õpingute alguseks?

1) programmeerimine - Python, jne - üldpõhimõtted

2) andmebaasid - SQL , relatsioonilione andmemudel

3) andmeteaduses õpitakse ja kasutatakse lisaks: R, Pythoni andmeanalüüsi keskkondi, jne

4) statistika, tõenäoususteooria, matemaatika

5) üldine arusaam XML, JSON, CSV ... failitüüpidest.

Kõige tähtsamad: 1, 2, 4

Autorid:

Jaak Vilo, Mari-Liis Allikivi, <sinu nimi siia>

  • 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