|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
Obsah cvičení: Blok 1 - Úvod, představení Python, Jupyter notebooku a vývojového prostředí Visual Studio Code, Základní příkazy, datové typy a operátory, Pokročilé datové typy a funkce Blok 2 - Moderní koncepty objektově orientovaného programování v Pythonu, Moduly a knihovny Blok 3 - Moduly pro práci s daty, Matematické operace v Numpy, Vizualizace dat v Matplotlib, Práce s kamerami a zpracování obrazu v OpenCV
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
- Semestrální práce
- 66 hodin za semestr
- Účast na výuce
- 15 hodin za semestr
|
| Výsledky učení |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| vysvětlit základy pro práci s průmyslovými daty v jazyce Python |
| vysvětlit základy pro práci s průmyslovými daty v jazyce Python |
| orientovat v prostředí ROS (Robot Operating System) |
| orientovat v prostředí ROS (Robot Operating System) |
| vysvětlit fungování Jupyter notebooků a popsat výhody použití pro vývoj v Pythonu |
| vysvětlit fungování Jupyter notebooků a popsat výhody použití pro vývoj v Pythonu |
| vysvětlit principy objektově orietovaného programování v jazyce Python |
| vysvětlit principy objektově orietovaného programování v jazyce Python |
| Odborné dovednosti |
|---|
| připravit složitější program v programovacím jazyce Python |
| připravit složitější program v programovacím jazyce Python |
| pochopit cizí kód v programovacím jazyce Python |
| pochopit cizí kód v programovacím jazyce Python |
| efektivně získat, analyzovat a vizualizovat data různého rozsahu |
| efektivně získat, analyzovat a vizualizovat data různého rozsahu |
| použít jazyk Python k řešení problémů v oblasti datové věd |
| použít jazyk Python k řešení problémů v oblasti datové věd |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Cvičení na počítači |
| Cvičení na počítači |
| Hodnotící metody |
|---|
| Analýza seminární práce |
| Analýza seminární práce |
|
Doporučená literatura
|
|