GithubHelp home page GithubHelp logo

rrolkiewicz / 2020z-technikiwizualizacjidanych Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from mini-pw/2020z-technikiwizualizacjidanych

0.0 0.0 0.0 76.07 MB

Strona przedmiotu Techniki Wizualizacji Danych na wydziale MiNI PW

R 0.06% HTML 99.94% Rebol 0.01%

2020z-technikiwizualizacjidanych's Introduction

Techniki Wizualizacji Danych 2019/2020

Strona przedmiotu Techniki Wizualizacji Danych na wydziale MiNI PW

Terminy i tematy spotkań

Uwaga, tematy spotkań mogą ulec zmianie.

Zasady zaliczenia

Zaliczenie jest oparte o trzy składowe:

  • Punkty z prac domowych. Pod koniec zajęć laboratoryjnych ogłaszane będą prace domowe. Będzie ich 10. Na rozwiązanie pracy domowej jest czas do rozpoczęcia się kolejnych zajęć. Prace domowe należy zgłaszać przez GitHub. Każda praca jest oceniana w skali 0-4 (4 punktów za poprawne i bardzo ciekawe wykonanie pracy domowej).
  • Punkty z projektów. W semestrze wykonać należy dwa projekty. Każdy projekt to od 0 do 25 punktów.
  • Punkty z prezentacji wybranego tematu. Poprawnie wykonana prezentacja to od 0 do 10 punktów. Osoby z dobryni wynikami z prac domowych, mogą zamiast prezentacji poprowadzić warsztaty z ggplot2 z dodatkowymi punktami.

W sumie uzyskać można do 100 punktów. 51 punktów zalicza przedmiot.

  • 51-60 ocena 3
  • 61-70 ocena 3,5
  • 71-80 ocena 4
  • 81-90 ocena 4,5
  • 91-100 ocena 5

Projekty

Podczas semestru realizowane będą 2 projekty.

Projekt 1

Prezentacje studentów

Prezentacje można przygotować w 2-3 osobowych zespołach. Należy wybrać jeden z tematów poniżej, przeczytać, zrozumieć, przeczytać, przedstawić treści z tego artykułu w 5+5 min (5 minut na prezentacje i 5 minut na dyskusje).

Prezentacje mają miejsce na wykładzie.

Tematy pojawią się wkrótce

Prace Domowe:

Prace domowe należy zgłaszać przez GitHub. Można zgłosić tylko jedną prace domową w tygodniu, w przedziale od zajęć do zajęć. Prace należy wgrywać do katalogu PraceDomowe/TydzienXX. W tym katalogu można umieścić plik lub katalog o nazwie zawierającej nazwisko autora pracy domowej.

Literatura uzupełniająca:

2020z-technikiwizualizacjidanych's People

Contributors

agassowska avatar aleksanderzawisza avatar amakarewicz avatar arctickey avatar bartoszrozek avatar ejowik avatar givememoredata avatar hazdula avatar heroofelfacil avatar jacekchess avatar jakubpi avatar jakwisn avatar jjanborowka avatar kstaron avatar m-majchrzak avatar marcinnako avatar mgrzyb99 avatar michbur avatar miki-mal avatar mrdomani avatar mwdowski avatar p-przybylek avatar pawel99k avatar pbiecek avatar piosienk avatar piotrpiatyszek avatar rrolkiewicz avatar slapekm avatar winkielek avatar z-mrozu avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.