Upravne informacije
| Naslov | Predstavitev statističnih podatkov |
| Trajanje | 150 |
| Modul | D |
| Vrsta lekcije | Praktična |
| Osredotočenost | Etične raziskave v praksi |
| Tema | Literatura |
Ključne besede
Čiščenje podatkov, predstavitev podatkov, vizualizacija,
Učni cilji
- Razumevanje in prikaz prikaza podatkov za modeliranje umetne inteligence in ML
- Uporaba različnih tehnik risanja za vizualizacijo podatkov
- Biti sposoben preveriti poštenost, ravnati z osamelci in manjkajočimi podatki
Pričakovana priprava
Učenje Dogodki, ki jih je treba dokončati pred
Obvezno za študente
Neobvezno za študente
- Nobenega
Reference in ozadje za študente
Priporočeno za učitelje
Gradivo za učne ure
Nobenega.
Navodila za učitelje
Oglejte si oris učnega načrta za navodila za študente. Ta vaja je primerna za nabor podatkov, ki vsebuje mešanico numeričnih in kategoričnih podatkovnih tipov. Metode prikaza podatkov se razlikujejo v naborih podatkov, ki vsebujejo slike, besedilo, zvok itd.
Obris
| Trajanje | Opis | Koncepti |
|---|---|---|
| 15 min | Navedite opis nalog za praktično delo. | Pregled opisne statistike za nabor podatkov, ki vsebuje številčne in kategorične podatke |
| 70 min | Risanje in osnovno čiščenje podatkov | Manjkajoči podatki, dobre podatkovne prakse, središče in širjenje, osnovno risanje, kodiranje podatkov |
| 70 min | Vizualizacija in začetna preiskava | Google facets, preverjanje poštenosti, pristranskost |
| 15 min | Zaključek, vprašanja in odgovori | Povzetek |
Priznanja
Program Masters umetne inteligence, ki je bil vključen v človeka, je bil sofinanciran z instrumentom za povezovanje Evrope Evropske unije v okviru nepovratnih sredstev (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).
Učni načrt za SURF
[{{{{SurfLink}} Wikiwijs stran]