|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
Obsah cvičení: 1. Úvod, představení Python, Jupyter notebooku a vývojového prostředí Visual Studio Code 2. Základní příkazy, datové typy a operátory 3. Pokročilé datové typy a funkce 4. Moderní koncepty objektově orientovaného programování v Pythonu 5. Moduly a knihovny 6. Matematické operace v Numpy 7. Vizualizace dat v Matplotlib 8. Práce s tabulkovými daty v Pandas 9. Symbolická matematika v Sympy 10. Práce s kamerami a zpracování obrazu v OpenCV 11. ROS2 - Architektura 12. ROS2 - Metody komunikace 13. ROS2 - URDF formát pro popis robotu 14. Závěrečný projekt
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
- Účast na výuce
- 42 hodin za semestr
- Semestrální práce
- 39 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 vědy |
| použít jazyk Python k řešení problémů v oblasti datové vědy |
| Vyučovací metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Cvičení na počítači |
| Cvičení na počítači |
| Odborné dovednosti |
|---|
| Cvičení na počítači |
| Cvičení na počítači |
| Hodnotící metody |
|---|
| Odborné znalosti |
|---|
| Analýza seminární práce |
| Analýza seminární práce |
|
Doporučená literatura
|
-
LUTZ, M. Learning Python. Fifth edition. Beijing: O'Reilly,, 2013. ISBN 978-1449355739.
|