Nazad
[table “197” not found /]
  • Cilj
  • Ishod
  • Metode izvođenja nastave
  • Sadržaj
  • Literatura

Sticanje znanja o savremenim programskim jezicima pogodnim za analizu i obradu podataka

Studenti su stekli neophodna znanja da programiraju osnovne procese analize podataka. Studenti primenjuju odgovarajuće transformacije podataka i analize podataka. Studenti koriste alate i tehnike obrade podataka u odgovarajućem programskom jeziku

Predavanja se realizuju kombinacijom klasične nastave, studija slučajeva i gostujućih predavanja stručnjaka iz prakse. Vežbe se realizuju klasičnim načinom putem rešavanja zadataka pisanjem programau odgovarajućem programskom jeziku.

Teorijska nastava
P-01. Uvod u programske jezike koji se koriste za analitiku i njihove karakteristike. P-02. Upravljačke strukture. P-03. Strukture podataka za analizu podataka. P-04. Pristup podacima. P-05. Funkcije višeg reda. P-06. Statističke i analitičke funckije. P-07. Rad sa nedostajućim podacima. P-08. Čišćenje podataka. P-09. Agregacija podataka. P-10. Vizuelizacija podataka – za jedan atribut. P-11. Vizuelizacija podataka – za dva ili više atributa. P-12. Rad sa tekstualnim podacima. P-13. Prikupljanje podataka sa Interneta (engl. crawling). P-14. Veb servisi. P-15. Paketi za analitiku. Uvod u prediktivnu analitiku u softverskom okruženju.
Praktična nastava
Vežbe prate predavanja. Na vežbama studenti dobijaju praktična znanja o konceptima i karakteristikama izabranog jezika ili skupa jezika kroz projektovanje i pisanje programa za analizu i obradu podataka


1. Cady, F. The Data Science Handbook John Wiley & Sons 2017
2. José Unpingco Python Programming for Data Analysis Springer 2021
3. Sebesta R.W. Concepts of Programming Languages, 12th Edition Pearson 2019
4. Petrović M., Turajlić N. Materijali u e-formi sa sajta is.fon.bg.ac.rs FON 2019

FON Logo Svetli

Брзи линкови

Сервиси

Друштвене мреже

© Copyright 2023, All rights reserved

Powered with 🩷 by FON