Administratieve informatie
| Titel | Platformen |
| Looptijd | 2 x 45 minuten |
| Module | A |
| Type les | Praktisch |
| Focus | Praktisch — AI-modellering |
| Onderwerp | Gegevensanalyse |
Sleutelwoorden
Basic Python, basis Panda’s,variabelen, lijsten, snaren,tuple, data laden van csv, data lookup,
Leerdoelen
- Om jupyter notebooks te kunnen gebruiken
- Om basisprincipes van Python te kunnen gebruiken (variabelen, lijsten, strings, tuple)
- Om de basisprincipes van panda’s te kunnen gebruiken (gegevens laden van csv, data lookup)
Verwachte voorbereiding
Leren van gebeurtenissen die moeten worden voltooid voordat
Geen.
Verplicht voor studenten
Geen.
Optioneel voor studenten
Geen.
Referenties en achtergronden voor studenten
Geen.
Aanbevolen voor docenten
Geen.
Lesmateriaal
Instructies voor docenten
Dit leerevenement bestaat uit laboratoriumtaken die door de studenten worden opgelost met de hulp van de leidende instructeur.
U kunt deze klasse baseren rond de notitieblokken.
Overzicht/tijdschema
| Duur (min) | Omschrijving | Concepten |
|---|---|---|
| 45 | Python | variabelen, lijsten, strings, tuple |
| 5 | panda’s | gegevens laden uit tabel |
| 10 | panda’s | gegevens/tabel-informatie: hoofd, vorm, info |
| 5 | panda’s | df.loc |
| 5 | panda’s | df.iloc |
| 5 | panda’s | df.str.split |
| 5 | panda’s | datumconversie |
| 10 | panda’s | GroupBy, sorteer |
Erkenningen
Het Human-Centered AI Masters-programma werd mede gefinancierd door de Connecting Europe Facility van de Europese Unie in het kader van de subsidie CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.