Institute of Computer Science
  1. Courses
  2. 2025/26 fall
  3. Methods in Data Science (LTAT.02.006)
ET
Log in

Methods in Data Science 2025/26 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.

Aeg ja koht:

  • Kursus algab semestri teisest nädalast (8. septembri nädal).
  • Loengud: (Meelis Kull)
    • Loengud on esmaspäeviti kell 14:15 Narva mnt 18 - 2048
    • Loengute videosalvestused saavad üles siia: https://courses.cs.ut.ee/2025/atm/Main/Loengud
  • Praktikumid: Zoom'i teel saab osaleda vaid nendes praktikumides, kus toimub kodutöö esitamine (märgitud tärniga praktikumide lehel)
    • 1. rühm: teisipäeviti 12:15 - 14:00 (Joonas Järve), Narva mnt 18 - 2021, Zoom
    • 2. rühm: kolmapäeviti 14:15 - 16:00 (Kermo Saarse), Narva mnt 18 - 2029, Zoom
    • 3. rühm: teisipäeviti 14:15 - 16:00 (Mihkel Lepson) , Narva mnt 18 - 2048
  • Konsultatsioonide ajad lepitakse kokku esimestel nädalatel.
  • Kontrolltöö:
    • 27. oktoobril on kontrolltöö, 14.15-16.00, ruumid selguvad septembri jooksul.
    • Neile, kel kontrolltöö tegemata või alla 50% lävendi jääb, siis järelkontrolltöö aeg on teisipäeval, 18. novembril, kell 18.00-19.45, ruum selgub septembri jooksul.

Hindamine:

Aine läbimiseks on vaja:

  • Lahendada kodutöid, mis sisaldavad nii kirjalikke ülesandeid kui programmeerimist ning esitada neid praktikumides (30% hindest);
Kohustuslik on käia kohal 6 praktikumis (märgitud tärniga praktikumide lehel), kus toimub kodutööde esitamine. Ühe puudumise saab järgi vastata, edasiste puudumiste korral ei arvestata puudutud praktikumis arutatava kodutöö punkte. Eksamile pääsemiseks on vaja saada 50% kodutöö punktidest.
  • Teha kontrolltöö (20% hindest);
Kontrolltöö on 1.-5. loengu materjali peale, millele vastavad kodutööd 1-3.
Eksamile pääsuks peab saama 50% kontrolltöö punktidest.
Kui ei saa kontrolltööd teha või ei õnnestu saada 50% punktidest, siis on võimalus teha järeltööd.
Näidiskontrolltöö
Näidiskontrolltöö lahendused
  • Teha eksam (50% hindest).
Eksamil peab aine edukaks läbimiseks saama vähemalt 50% punktidest.

Kontaktid:

  • Kursuse foorum: Kogu kursuse raames toimuv elektrooniline suhtlus toimub Slackis. Hiljemalt 8. septembriks saabub teie õppeinfosüsteemis määratud e-mailile liitumiskutse.
  • Meelis Kull (meelis.kull@ut.ee)

Ajalugu

Andmeteaduse meetodid 2024 sügis, 2023 sügis, 2022 sügis, 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