Datuen zientziarako sarrera
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Ingelesa
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
Este curso tiene como objetivo brindar a los estudiantes una introducción y una experiencia práctica de la ciencia, enseñarles cómo seguir aprendiendo ciencia y darles el deseo y las habilidades necesarias para hacerlo. Para cada tema, el objetivo es ofrecer una descripción general y una demostración simple de lo que se está investigando, y guiar a los estudiantes hacia recursos más potentes para que profundicen en ellos.Irakasleak
Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
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CASILLAS RUBIO, ARANTZA | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebakarra | Hizkuntza eta Sistema Informatikoak | arantza.casillas@ehu.eus |
JUSTO BLANCO, RAQUEL | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebiduna | Hizkuntza eta Sistema Informatikoak | raquel.justo@ehu.eus |
RODRIGUEZ FUENTES, LUIS JAVIER | Euskal Herriko Unibertsitatea | Irakaslego Agregatua | Doktorea | Elebakarra | Hizkuntza eta Sistema Informatikoak | luisjavier.rodriguez@ehu.eus |
Gaitasunak
Izena | Pisua |
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Que los estudiantes sean capaces de adquirir y relacionar adecuadamente entre sí los conocimientos necesarios para poder abordar y asimilar el estudio de los conceptos teóricos y de aplicación práctica en el ámbito de la asignatura | 100.0
%
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Irakaskuntza motak
Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
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Magistrala | 18 | 30 | 48 |
Laborategiko p. | 12 | 15 | 27 |
Irakaskuntza motak
Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
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Gela/Mintegia/Tailerra | 18.0 | 100
%
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Laborategia/Landa | 12.0 | 100
%
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Lan autonomoa | 45.0 | 0
%
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Ebaluazio-sistemak
Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
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Lanak proiektuak | 40.0
%
| 70.0
%
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Lan praktikoak | 30.0
%
| 50.0
%
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Irakasgai-zerrenda
1 ¿ Overview
2 ¿ Computing with Python
3 ¿ Data collection, transformation, exploration and visualization
4 ¿ Machine learning for data modeling
Bibliografia
Nahitaez erabili beharreko materiala
- Apuntes de la asignatura