KI/DVP - Data v praxi

Předmět seznamuje studenty s různými zdroji dat, jejich aktuálním využitím a především potenciálem, které nabízí využití moderních přístupů zpracování a interpretace dat.

KI/KLTP - Linuxové technologie v praxi

Cílem předmětu je seznámit studenty s enterprise linuxovými technologiemi, které jsou používané ve firmách. Předmět studentům rozšiřuje představu o fungování IT ve firemním prostředí. Předmět je vyučovaný ve čtyřech tříhodinových blocích.

KI/LTP - Linuxové technologie v praxi

Cílem předmětu je seznámit studenty s enterprise linuxovými technologiemi, které jsou používané ve firmách. Předmět studentům rozšiřuje představu o fungování IT ve firemním prostředí. Předmět je vyučovaný ve čtyřech tříhodinových blocích.

KI/PYR - Python and R for Data Science

V předmětu studenti prakticky rozvinou základní dovednosti v programovacích jazycích Python a R v oblastech stěžejních pro datové inženýry a vědce. Různé metody a techniky zpracování, analýzy a vizualizace dat si studenti osvojí ryze prakticky na vzorových řešeních, tj. na aplikační a interpretační úrovni, bez nutnosti hlubších znalostí principů těchto metod a technik, které by měli nabýt v předchozím, případně dalším studiu. Výraznou součástí výuky je práce studentů ve skupinách na řešení případových studií ("inspirovaných daty") menšího rozsahu, jejich prezentace a vzájemné kritické zhodnocení. Zdrojem dat a inspirací jsou platformy typu kaggle.com. Ve výuce se uplatní materiály výukových platforem jako je datacamp.com, které jsou jinak doporučeny zejména k samostudiu a získání certifikátů

KI/KPYR - Python and R for Data Science

V předmětu studenti prakticky rozvinou základní dovednosti v programovacích jazycích Python a R v oblastech stěžejních pro datové inženýry a vědce. Různé metody a techniky zpracování, analýzy a vizualizace dat si studenti osvojí ryze prakticky na vzorových řešeních, tj. na aplikační a interpretační úrovni, bez nutnosti hlubších znalostí principů těchto metod a technik, které by měli nabýt v předchozím, případně dalším studiu. Výraznou součástí výuky je práce studentů ve skupinách na řešení případových studií ("inspirovaných daty") menšího rozsahu, jejich prezentace a vzájemné kritické zhodnocení. Zdrojem dat a inspirací jsou platformy typu kaggle.com. Ve výuce se uplatní materiály výukových platforem jako je datacamp.com, které jsou jinak doporučeny zejména k samostudiu a získání certifikátů

KI/KAPR1 - Algoritmizace a programování I

Úvodní kurz algoritmizace a programování (první část) se zaměřuje na základy procedurálního a objektově orientovaného paradigmatu. Pozornost je soustředěna především na objektovou representaci základních kolekcí (řetězců, seznamů, slovníků) a na elementární algoritmy nad nimi. Kurz je určen pro začátečníky (nepředpokládají se předchozí znalosti programování). Výuka (přednášky a cvičení) bude probíhat v jazyce Python.

KI/KAPR1 - Algoritmizace a programování I

Úvodní kurz algoritmizace a programování (první část) se zaměřuje na základy procedurálního a objektově orientovaného paradigmatu. Pozornost je soustředěna především na objektovou representaci základních kolekcí (řetězců, seznamů, slovníků) a na elementární algoritmy nad nimi. Kurz je určen pro začátečníky (nepředpokládají se předchozí znalosti programování). Výuka (přednášky a cvičení) bude probíhat v jazyce Python.