NTNU:TIA:REST

Department of Energy and Process Engineering

Institutt for energi- og prosessteknikk

Engelsk

Mer om vurdering

Vurdering består av et Python prosjekt. På slutten av kurset, presenterer studentene sine prosjekter for klassen. I tilleg, programmeringsøvinger ukentlig eller hver annen uke er obligatorisk. 

Anbefalte forkunnskaper

Erfaring med håndtering og alnalyse av strukturert data.Kandidater uten programmeringserfaring bør sette seg inn i grunnlegende programmering gjennom å gjøre online-kurset: Introduction to Python at <a href="https://www.datacamp.com/">https://www.datacamp.com/</a>

Faglig innhold

Kurset gir en introduksjon til bruk av datahåndtering, beregning, og framstilling for analyse av miljø- og sosioøkonomisk data relevant for bærekrafttematikken.<ul><li>Programmering i Python</li><li>Miljø- og bærekraftorienterte datasett</li><li>Programmeringsoverflate for Python (VScode, Anaconda, Linter)</li><li>Programmer, funksjoner, og objekter i Python</li><li>Python pakker for datavitenskap og geografisk informasjon</li><li>Dokumentasjon av kode og organisasjon av programmeringsprosjekter</li><li>Datainnhenting og prosessering av miljø- og bærekraftorienterte datasett</li><li>Statistisk analyse av viktige bærekraftindikatorer</li><li>Visualisering av økologisk informasjon og utslippstall</li></ul>

Kursmateriell

Følgende lærestoff fra DataCamp (<a href="https://www.datacamp.com/">https://www.datacamp.com/</a>):<ul><li><ul><li>Introduction to Python</li><li>Intermediate Python</li><li>Data manipulation with Pandas</li><li>Introduction to data visualization with Matplotlib</li><li>Working with geospatial data in Python</li><li>Python data science toobox</li></ul></li></ul>Studenter kommer å få gratis tilgang til stoffet.Annet kursmateriell vil bli gjort tilgjengelig på Blackboard.

Læringsutbytte

Kunnskap<ul><li>Forstår programmeringsuttrykk og anvende dem</li><li>Forstår hvordan python kan bli brukt i analyse av bærekraftspørsmål</li><li>Forstår fordeler og ulemper med ulike måter å handtere data og kode</li><li>Forstår fordelen med å utvikle en automatisk data pipeline</li></ul> Ferdigheter<ul><li>Kunne gjennomføre all dataprosessering for et prosjekt i python</li><li>Kunne skrive veldokumentert og gjenbrukbart kode.</li><li>Kunne gi tilbakemelding på programmeringsjobber</li><li>Erfaring med å handtere reelle tall i et semesterprosjekt</li><li>Få en mal for framtidige prosjekter</li></ul>Generisk kompetanse<ul><li>Forstår utfordringer med å jobbe med data på bærekraft i praksis</li><li>Bli fortrolig med å bruke programmering som verktøy for å handtere data, gjennomføre beregninger, og visualisere resultater</li></ul>

Læringsformer og aktiviteter

<ul><li>Forelesninger</li><li>Programmering med partner</li><li>Online programmeringsøvelser og selvstudiet</li><li>Gruppearbeid</li><li>Par prosjektarbeid</li><li>Presentasjon</li></ul>

Obligatoriske øvinger

Python for bærekraftsanalyse

Program/system-utvikling

Ingeniørvitenskap - doktorgrad (ph.d.)

Web/Lists(guid'8b698a2d-6ad0-4f7d-b3be-219cc1979f02')/Items(24562)/FieldValuesAsText

Python for bærekraftsanalyse - EP8221