Přehled studia |
Přehled oborů |
Všechny skupiny předmětů |
Všechny předměty |
Seznam rolí |
Vysvětlivky
Návod
Webová stránka:
https://moodle.fel.cvut.cz/courses/XP13SID
Anotace:
Význam používání software v průmyslovém inženýrství. Použití osobního počítače kompatibilního s IBM PC a Apple. Využití paměti osobního počítače, oprava chyb na disku. Aplikace grafických programů v elektrotechnické praxi. Aplikace matematických programů v elektrotechnické praxi, programování pro grafické znázorňování naměřených hodnot, programů typu "spreadsheet" v elektrotechnické praxi, databází pro ukládání výsledků výpočtů, textových editorů a systémů DTP pro dokumentaci, programů CAD v elektrotechnické praxi. Používání grafického uživatelského prostředí (MS Windows). Používání stanic s OS UNIX v průmyslovém inženýrství. Využívání informačních zdrojů WAN v elektrotechnické praxi. Historie osobních počítačů a jejich využití v elektrotechnice.
Výsledek studentské ankety předmětu je zde:
XP13SID
Cíle studia:
Cílem studia je získat dostatečné znalosti práce s osobním počítačem v inženýrských aplikacích.
Student by měl být schopen samostatné práce na osobním počítači a rozumět jeho principům.
Studium je zaměřeno a využití počítače pro práci v technických oborech.
Osnovy přednášek:
1) | | Formáty měřených dat: csv, fixní data. Další formáty používané pro zpracování a archivaci: xml, json. Strukturovana a nestrukturovana data. Data na Internetu a v databazi. Textová data. |
2) | | Nástroje na zpracování csv a dalších typů dat. Dávkove zpracování dat ve Windows a Linuxu. Vhodné skriptovací jazyky ve Windows a Linuxu. Příkazová řádka. Použití pipe a přesměrování.ve Windows nebo Linuxu. |
3) | | Manipulace s daty, vyhledávání v datech, změna dat a jejich filtrování. Jazyk SQL (základ). Xpath (základ). Správnost dat. Čištění dat. |
4) | | Statistické zpracovaní dat. Mean a průměr. Rozptyl, standardní odchylka. Populace a výběr. Korelace a kovariace. Testování hypotéz. Testy normality. Anova (základ). Výpočet modelu, metoda nejmenších čtverců. |
5) | | Vizualizace dat a jejich interpretace. Scatter diagram, boxplot, sloupcový diagram. Histogram. Koláčový diagram. Další 2D a 3D diagramy. Zasady tvorby diagramů pro znázornění technologických dat. Popisy os. Volba barev. |
6) | | Excel a jeho využití pro zpracování dat. Pojmenované oblasti. Array funkce a konstanty. Tabulky. Matice. Kontingenční tabulky. Grafy s ohledem na statistické výstupy. Add-Ins. VBA (zaklad). |
7) | | Matlab (základy Matlabu by měli znát už z jiných předmětů) a jemu podobné. Zpracovaní csv dat. Statistický toolbox. Spojení s databází. Vizualizace s ohledem na statistické vystupy. |
8) | | Mathematica (základy by měli již znát z kurzů matematiky). Podobně jako u Matlabu probrat zpracování dat, tj. získání, filtrování, statistika a vhodná vizualizace. |
9) | | Python a Julia. Základy Jazyka. Knihovny pro zpracování dat. Použití pro zpracování dat. Data z Internetu a přístup do databáze. |
10) | | Python a Julia. Náročnější konstrukce. Práce s maticemi. Funkcionální přístup. Pandoc knihovna. Statistika a grafické výstupy. |
11) | | R systém. Základy jazyka. Práce s daty. Statistika. Grafický výstup. |
12) | | Interpretace dat. Co se dá z dat usoudit. Regrese, korelace, optimalizace, simulace. |
13) | | Prezentace dat. Publikování dat. Open access. Autorská práva. |
14) | | Rozhraní, kterými data získáváme. |
Osnovy cvičení:
1) | | Formáty měřených dat: csv, fixní data. Další formáty používané pro zpracování a archivaci: xml, json. Strukturovana a nestrukturovana data. Data na Internetu a v databazi. Textová data. |
2) | | Nástroje na zpracování csv a dalších typů dat. Dávkove zpracování dat ve Windows a Linuxu. Vhodné skriptovací jazyky ve Windows a Linuxu. Příkazová řádka. Použití pipe a přesměrování.ve Windows nebo Linuxu. |
3) | | Manipulace s daty, vyhledávání v datech, změna dat a jejich filtrování. Jazyk SQL (základ). Xpath (základ). Správnost dat. Čištění dat. |
4) | | Statistické zpracovaní dat. Mean a průměr. Rozptyl, standardní odchylka. Populace a výběr. Korelace a kovariace. Testování hypotéz. Testy normality. Anova (základ). Výpočet modelu, metoda nejmenších čtverců. |
5) | | Vizualizace dat a jejich interpretace. Scatter diagram, boxplot, sloupcový diagram. Histogram. Koláčový diagram. Další 2D a 3D diagramy. Zasady tvorby diagramů pro znázornění technologických dat. Popisy os. Volba barev. |
6) | | Excel a jeho využití pro zpracování dat. Pojmenované oblasti. Array funkce a konstanty. Tabulky. Matice. Kontingenční tabulky. Grafy s ohledem na statistické výstupy. Add-Ins. VBA (zaklad). |
7) | | Matlab (základy Matlabu by měli znát už z jiných předmětů) a jemu podobné. Zpracovaní csv dat. Statistický toolbox. Spojení s databází. Vizualizace s ohledem na statistické vystupy. |
8) | | Mathematica (základy by měli již znát z kurzů matematiky). Podobně jako u Matlabu probrat zpracování dat, tj. získání, filtrování, statistika a vhodná vizualizace. |
9) | | Python a Julia. Základy Jazyka. Knihovny pro zpracování dat. Použití pro zpracování dat. Data z Internetu a přístup do databáze. |
10) | | Python a Julia. Náročnější konstrukce. Práce s maticemi. Funkcionální přístup. Pandoc knihovna. Statistika a grafické výstupy. |
11) | | R systém. Základy jazyka. Práce s daty. Statistika. Grafický výstup. |
12) | | Interpretace dat. Co se dá z dat usoudit. Regrese, korelace, optimalizace, simulace. |
13) | | Prezentace dat. Publikování dat. Open access. Autorská práva. |
14) | | Rozhraní, kterými data získáváme. |
Literatura:
[1] | | Josef Pecinovský, Windows 7, Grada, 2009 |
[2] | | Josef pecinovský, Rudolf Pecinovský, Office 2010, Grada 2011 |
[3] | | Smith Roderick W., Linux ve světě Windows, Grada 2006 |
[4] | | William R. Stanek, Mistrovství v Microsoft Windows Server 2008, Computer Press, 2011 |
Požadavky:
Podmínkou zápočtu je docházka na cvičení, odevzdání všech úloh a úspěšné absolvovální zápočtového testu. Další informace jsou na webových stránkách předmětu.
Klíčová slova:
osobní počítač, zpracování dat, Python, vizualizace, windows, bash
Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
Stránka vytvořena 18.5.2024 09:50:28, semestry: Z/2024-5, Z,L/2023-4, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů |
Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336) |