Haldusteave
| Ametinimetus | Platvormide |
| Kestus | 2 x 45 minutit |
| Moodul | A |
| Õppetunni liik | Praktiline |
| Keskendumine | Praktiline – tehisintellekti modelleerimine |
| Teema | Andmete analüüs |
Võtmesõnad
Basic Python, Basic Pandas, muutujad, nimekirjad, strings,tuple, andmed laadimine csv,data lookup,
Õpieesmärgid
- Jupyter märkmike kasutamiseks
- Et oleks võimalik kasutada põhitõdesid Python (muutujad, loendid, stringid, tuple)
- Et oleks võimalik kasutada pandavate andmete põhitõdesid (andmete laadimine csv-st, andmete otsimine)
Eeldatav ettevalmistamine
Õppeüritused, mis tuleb lõpetada enne
Puudub.
Kohustuslik õpilastele
Puudub.
Valikuline õpilastele
Puudub.
Viited ja taust õpilastele
Puudub.
Soovitatav õpetajatele
Puudub.
Õppematerjalid
Juhised õpetajatele
See õppeüritus koosneb laboratoorsetest ülesannetest, mille õpilased lahendavad juhtiva instruktori abiga.
Selle klassi saate põhistada märkmike ümber.
Ülevaade/ajakava
| Kestus (min) | Kirjeldus | Mõisted |
|---|---|---|
| 45 | Pythoni | muutujad, loendid, stringid, tuple |
| 5 | pandad | andmete laadimine tabelist |
| 10 | pandad | andmed/tabeli teave: pea, kuju, info |
| 5 | pandad | df.loc |
| 5 | pandad | df.iloc |
| 5 | pandad | df.str.split |
| 5 | pandad | konverteerimise kuupäev |
| 10 | pandad | GroupBy, sorteerimine |
Tunnustused
Inimkeskse tehisintellekti magistriprogrammi kaasfinantseeris Euroopa Liidu Ühendamise Rahastu toetusega CEF-TC-2020–1 „Digioskused 2020“-EU-IA-0068.