jakub-bazyluk/2022l-exploratorydataanalysis

Introduction to exploratory data analysis course for Mathematics and data analysis studies in Spring 2021/2022

Wstęp do eksploracji danych

@kozaka93, @woznicak

Materiały z zajęć Wstęp do eksploracji danych (MiNI, 2 rok MAD)

Wstęp do eksploracji danych składa się z:

• wykładu
• zajęć laboratoryjnych

Terminy i tematy zajęć

#	DATA	WYKŁAD	LABORATORIUM	SKŁADOWA
1	01-03	Wstęp, eksploracja danych, narzędzia do wizualizacji, zasady zaliczenia, GitHub	Powtórzenie R - proton, jak działa GitHub?
2	08-03	Projekt I - motywacja, opis, tematyka	R: wstęp do dplyr, tidyr
3	15-03	Gramatyka języka wizualizacji	R: zaawansowane operacje na ramkach danych	P1 (1p)
		Spotkanie projektowe 1
4	22-03	Sposoby badania rozkładu jednej zmiennej, statystyki opisowe. Kolory i skale.	R: wstęp i gramatyka ggplot2	PD1 (5p)
5	29-03	Nie popełniaj tych błędów!	R: modyfikacje wykresów, stylów w ggplot2
6	05-04	Historia grafiki. Inne rodzaje wykresów.	Spotkanie projektowe 2	P1 (2p) PD2 (5p)
7	12-04	Jak przygotować dobry raport? Inkscape i inne programy graficzne.	R: zaawansowany ggplot2 oraz rozszerzenie: patchwork, ggstatsplot, map, ggrepel	P1 (2p)
		Spotkanie projektowe 3
8	26-04	Oddanie projektu I		P1 (19)
9	04-05	Projekt II - motywacja, opis, tematyka	R: plotly - wizualizacje interaktywne	P2 (1p) PD3 (10p)
		Spotkanie projektowe 1
10	10-05	Wizualizacje interaktywne, dashboards	R: generowanie raportów z analizą danych	PD4 (5p)
11	17-05	Spotkanie projektowe 2	R: Shiny - część 1	P2 (2p)
12	24-05	Kilka słów o prezentowaniu wyników. The International Business Communication Standards.	R: Shiny - część 2	PD5 (10p)
13	31-05	Spotkanie projektowe 3	Python: wstęp do pandas, numpy	P2 (2p)
14	07-06	Oddanie projektu II	Python: wykresy w matplotlib, seaborn	P2 (15p)
15	14-06	Analiza EDA przed modelowaniem. Znani w świecie wizualizacji, wizualizacje modeli, co dalej?	Python: Przygotowanie EDA przed modelowaniem	PD6 (5p)

Schemat oceniania (suma 90p):

• projekt I (24p):

  • 5p (1 x 1p, 2 x 2p) uzyskuje się za przedstawienie postępu prac w danym tygodniu
  • 5p uzyskuje się za przygotowanie estetycznych wykresów (dwa lub więcej)
  • 5p uzyskuje się, jeżeli przygotowane wykresy mają wszystkie niezbędne elementy do poprawnego odczytania danych (tytuł, podtytuł, adnotacje na osiach, legenda, jednostki, opis jak czytać wykres)
  • 5p uzyskuje się za estetykę i pomysłowość aranżacji wykresów i opisów w jedną całość
  • 4p uzyskuje się za prezentację projektu

• projekt II (20p):

  • 5p (1 x 1p, 2 x 2p) uzyskuje się za przedstawienie postępu prac w danym tygodniu
  • 4p uzyskuje się za wybór tematyki, która zainteresuje szerokie grono odbiorców
  • 3p uzyskuje się za znalezienie danych i ich przetworzenie
  • 3p uzyskuje się za stworzenie raportu z komentarzami przeprowadzającymi odbiorców przez znalizowane zjawisko
  • 3p uzyskuje się za przygotowanie estetycznych tabel i wykresów (w tym co najmniej 2 wykresy interaktywne), z odpowiednimi opisami
  • 2p uzyskuje się za prezentację projektu

• prace domowe (40p = 2 x 10p + 4 x 5p)

  • za każdą pracę domową uzyskuje się do 5p lub 10p

• wejściówki (6p = 3 x 2p)

  • niezapowiedziane, przeprowadzane na zajęciach laboratoryjnych

Z każdego projektu należy uzyskać ponad 50% możliwych punktów.

Ocena	3	3.5	4	4.5	5
Punkty	(45, 54]	(54, 63]	(63, 72]	(72, 81]	(81, ∞)