Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2020/21 kevad
  3. Linnaliikluse andmeteadus (LTAT.06.014)
EN
Logi sisse

Linnaliikluse andmeteadus 2020/21 kevad

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

Lectures Online (weeks 28-36)

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

Lectures

  • Week 1 - Introduction: Data Science and Big data in Urban Mobility [Live Stream]
    • Slides
    • Python Notebooks
    • Dataset
    • Video
  • Week 2 - Databases, Data Preparation and Preprocessing [Recording]
    • 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 [Recording]
    • Slides
    • Video
  • Week 4 - Bayesian Inference [Recording]
    • Slides
    • Video
  • Extra Material:
    • Reading: EXPLAINING THE BAYES’ THEOREM GRAPHICALLY
    • Reading: Interactive illustration of Bayesian Inference
  • Week 5 - Machine Learning [Recording]
    • Slides
    • Video
  • Extra Material:
    • Reading: Neural Network Zoo
    • Reading: CNN
  • Week 6 - Spatial Data Analysis [Recording]
    • Slides
    • Video

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

  • Week 7 - Data Visualization [Live Stream]
    • Slides
    • Video
  • Extra Material:
    • Reading: Data Storytelling
  • Week 8 - Professional issues and ethics
  • Reading Material:
    • Reading: Data Scientists and Ethics
    • Reading: A Guide for Ethical Data Science
  • 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