Module Information
Manylion y cyrsiau
| Math o Ddysgu | Manylion / Hyd Dysgu |
|---|---|
| Darlith | 40 x Darlithoedd 1 Awr |
| Ymarferol | 10 x Sesiynau Ymarferol 1 Awr |
| Ymarferol | 5 x Sesiynau Ymarferol 2 Awr |
| Tiwtorial | 10 x Tiwtorial 1 Awr |
Dulliau Asesu
| Math o Assessiad | Manylion / Hyd Assessiad | Cyfran |
|---|---|---|
| Arholiad Semester | 3 Awr Arholiad ar diwedd Semester 2 Arholiad codio a dadansoddi data arlein | 70% |
| Asesiad Semester | Taflenni gwaith mewn dosbarthiadau ymarferol Taflenni gwaith wedi'u hasesu | 30% |
| Arholiad Ailsefyll | 3 Awr Arholiad ailsefyll Arholiad codio a dadansoddi data arlein | 100% |
Canlyniadau Dysgu
Wedi cwblhau'r modiwl dylai'r myfyrwyr:
Cynllunio a gweithredu arbrawf gwyddonol cyfrifiadol
Dangos gallu i ysgrifennu rhaglenni bach yn Python
Dangos dealltwriaeth o'r rhagfarnau posibl a'r ffynonell gwall mewn gwyddoniaeth
Dadansoddi set ddata (prosesu data, cymhwyso profion priodol, cyfrifo ystadegau cryno, plotio canlyniadau)
Nod
Mae'r modiwl yn cyflwyno'r myfyriwr i Python ac yn defnyddio Python fel iaith raglennu i ddatrys amrywiol dasgau sy'n gysylltiedig â dadansoddi data. Mae hyn yn arwain at astudio dadansoddi data fel y prif bwnc yn yr ail semester.
Disgrifiad cryno
Y gyntaf, mae'r modiwl hwn yn cyflwyno myfyrwyr i’r iaith raglennu Python ac at ddefnyddio modiwlau Python a'i llyfrgelloedd ar gyfer prosesu data gwyddonol. Yna mae'r modiwl yn mynd rhagddo i gwmpasu'r Dull Gwyddonol, strwythur sylfaenol arbrofion gwyddonol a gwneud a phrofi rhagdybiaethau, gydag esiamplau darluniadol o arfer da a drwg. Hefyd, trafodir anawsterau wrth gyflawni hap, ffynonellau rhagfarn wrth samplo a dewis dulliau profi ystadegol priodol ar gyfer gwahanol fathau o astudiaethau.
Cynnwys
• Cyflwyniad i'r iaith Python: mathau, newidynnau, datganiadau rheoli llif, dolenni. Y cyfieithydd rhyngweithiol a gwerthusiad o ymadroddion syml.
• Strwuthurau data Python: Rhestrau, typlu a geiriaduron.
• Y modiwl NumPy: araeau data a gweithrediadau fectorol.
• Ffwythiannau: Diffiniad ffwythiant, galw ffwythiant, pasio paramedr a dychwelyd gwerth.
• Trefnu côd: Cynhyrchu dogfennaeth. Delio ag eithriadau. Creu a defnyddio modiwlau.
• Pethau a dosbarthiadau Python. Diffinio a defnyddio dosbarthiadau. Trin â phethau.
• Trin â ffeiliau: Darllen ac ysgrifennu ffeiliau testun a data csv. Dethol a phrosesu data o dudalennau gwe.
• Plotio: Trin â data a plotio canlyniadau. Defnyddio'r modiwl matplotlib
• Dosbarthiadau adolygiad ac ailymweld.
Semestr 2
• Y Dull gwyddonol. Strwythur ymchwiliad gwyddonol. Damcaniaethau. Rasel Occam. Rheolyddion. Cydberthyniad v. achosiaeth. Anwiriad. Treialon rheoledig a dwbl dall.
• Cyflwyniad i'r modiwlau scipy a pandas: Gweithio gyda Fframlenni Data ac ystadegau sylfaenol
• Hap. Ffynonellau hap a generaduron haprifau. Dosraniadau hap. Samplu ar hap.
• Ystadegau disgrifiadol: Mesurau canolduedd a gwasgariad. Mesuriadau arwahanol a pharhaus
• Profi damcaniaeth: Prawf t. Cyfwng hyder. Gwerth-p. Prawf chi-scwâr.
• Cydberthynas.
• Samplu: Tueddiadau. Bootstrap. Dulliau Monte Carlo.
• Cymhwysiad i ddata real a pynciau llosg mewn gwyddoniaeth.
• Dosbarthiadau adolygiad ac ailymweld.
Sgiliau Modiwl
| Math o Sgiliau | Manylion Sgiliau |
|---|---|
| Cyfathrebu | Dogfennu côd. |
| Datblygu personol a chynllunio gyrfa | Na, er bod galw mawr ar y sgiliau yn y modiwl hwn gan gyflogwyr. |
| Datrys Problemau | Bydd angen goresgyn problemau er mwyn datblygu atebion sy'n ymddwyn ac yn ymddangos fel y bwriadwyd. |
| Gwaith Tim | Dim |
| Gwella dysgu a pherfformiad ei hun | Trwy adborth. |
| Rhifedd | Yn gynhenid yn y pwnc. |
| Sgiliau pwnc penodol | Sgiliau rhaglennu, sgiliau dadfygio, sgiliau ystadegau, sgiliau dadansoddi data. |
| Sgiliau ymchwil | Defnyddio Cyfrifiadur. Chwilio'r dogfennau iaith a llyfrgell. |
| Technoleg Gwybodaeth | Yn gynhenid yn y pwnc. |
Nodau
Mae'r modiwl hwn yn cydymffurfio a FfCChC Lefel 5