Teadusarvutused ja andmete analüüs Pythonis (YFX1550)
PÕHIANDMED
õppeaine register
A - põhiregister
õppeaine kood
YFX1550
õppeaine nimetus eesti k
Teadusarvutused ja andmete analüüs Pythonis
õppeaine nimetus inglise k
Scientific Python: Computing and Data Analysis
õppeaine maht AP
-
õppeaine maht EAP
6.00
deklareeritav
jah
õppeaine täies mahus läbitav e-õppes
ei
kontrollivorm
eksam
õpetamise semester
sügis
õppekeel
eesti keel
inglise keel
Õppekavad, millesse aine kuulub
kavaversiooni kood
aine kohustuslik
jah
Ainet õpetavad struktuuriüksused
LT - küberneetika instituut
Tunniplaani link
Versioon:
VERSIOONIPÕHISED ANDMED
õppeaine eesmärgid eesti k
Kursuse eesmärk on anda ülevaade Python programmeerimiskeelest ja selle kasutamisest teadusarvutusteks.
õppeaine eesmärgid inglise k
The aim of the course is to provide overview of Python programming language and its use in scientific computing.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Õppeaine läbinud üliõpilane:
- kasutab Pythoni arenduse häid tavasid;
- kasutab Pythoni paketihaldusüsteemi;
- koostab programme, kasutades objektorienteeritud lähenemist;
- kasutab SciPy, NumPy ja matplotlib pakette.
- kasutab Pythoni arenduse häid tavasid;
- kasutab Pythoni paketihaldusüsteemi;
- koostab programme, kasutades objektorienteeritud lähenemist;
- kasutab SciPy, NumPy ja matplotlib pakette.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing this course, the student:
- uses established Python development style and code handling approaches in the work;
- uses Python packaging system;
- creates Python programs using object oriented approach;
- uses SciPy, NumPy, and matplotlib packages.
- uses established Python development style and code handling approaches in the work;
- uses Python packaging system;
- creates Python programs using object oriented approach;
- uses SciPy, NumPy, and matplotlib packages.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Programmide arendamine, kasutades versioonihaldustarkvara git. PEP 8 stiil. Objektorienteeritud programmeerimise alused. Pythoni paketihaldus PyPi. Andmete sisselugemine ning salvestamine (CSV, JSON, YAML, HDF5). Käsureast parameetrite määramine. Lineaaralgebra. Harilike diferentsiaalvõrrandite süsteemi lahendamine. Katseandmete lähendamine funktsiooniga. Töö andmebaasidega. Graafikud.
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
Development of the programs using version control system git. PEP 8 coding style. Object oriented programming. Python packages and PyPi. Data input and storage (CSV, JSON, YAML, HDF5). Specifying program parameters from command line. Linear algebra. Solving system of ordinary differential equations. Fitting experimental data with a function. Work with the databases. Plotting.
hindamisviis eesti k
-
hindamisviis ingl k
-
iseseisev töö eesti k
-
iseseisev töö ingl k
-
õppekirjandus
1. Qingkai Kong, Timmy Siauw, Alexandre Bayen. Python Programming And Numerical Methods: A Guide For Engineers And Scientists. 2020
2. Allen B. Downey. Think Python 2e. 2016
2. Allen B. Downey. Think Python 2e. 2016
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
4.0
sessioonõppe töömahud (semestris):
loenguid
1.0
loenguid
-
praktikume
3.0
praktikume
-
harjutusi
0.0
harjutusi
-
vastutav õppejõud
-
ÕPPEJÕU AINEKAVA INFO
õppetöö semester
õpetav õppejõud / üksus
õppetöö keel
Laiendatud ainekava
2025/2026 sügis
Marko Vendelin, LT - küberneetika instituut
eesti keel