CS-401 / 8 crédits

Enseignant: West Robert

Langue: Anglais


Summary

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.)

Content

Learning Prerequisites

Required courses

The student must have passed an introduction to databases course, OR a course in probability & statistics, OR two separate courses that include programming projects. Programming skills are required (in class we will use mostly Python).

Important concepts to start the course

programming, algorithms, probability and statistics, databases

Learning Outcomes

By the end of the course, the student must be able to:

  • Construct a coherent understanding of the techniques and software tools required to perform the fundamental steps of the data science pipeline

Expected student activities

Students are expected to:

  • Attend the lectures and lab sessions
  • Complete 2-3 homework assignments
  • Complete weekly in-class quizzes (held during lab sessions)
  • Conduct the class project
  • Engage during the class, and present their results in front of the other colleagues

 

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Dans les plans d'études

  • Semestre: Automne
  • Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
  • Matière examinée: Applied data analysis
  • Cours: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Projet: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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Semaine de référence

 LuMaMeJeVe
8-9  RLC E1 240  
9-10    
10-11     
11-12     
12-13     
13-14    CE1106
BCH2201
14-15    
15-16     
16-17     
17-18     
18-19     
19-20     
20-21     
21-22     

Mercredi, 8h - 10h: Cours RLC E1 240

Vendredi, 13h - 15h: Projet, autre CE1106
BCH2201