course-details-portlet

EP8221 - Python for bærekraftsanalyse

Om emnet

Nytt fra studieåret 2023/2024

Vurderingsordning

Vurderingsordning: Oppgave
Karakter: Bestått/ Ikke bestått

Vurdering Vekting Varighet Delkarakter Hjelpemidler
Oppgave 100/100

Faglig innhold

Kurset gir en introduksjon til bruk av datahåndtering, beregning, og framstilling for analyse av miljø- og sosioøkonomisk data relevant for bærekrafttematikken.

  • Programmering i Python
  • Miljø- og bærekraftorienterte datasett
  • Programmeringsoverflate for Python (VScode, Anaconda, Linter)
  • Programmer, funksjoner, og objekter i Python
  • Python pakker for datavitenskap og geografisk informasjon
  • Dokumentasjon av kode og organisasjon av programmeringsprosjekter
  • Datainnhenting og prosessering av miljø- og bærekraftorienterte datasett
  • Statistisk analyse av viktige bærekraftindikatorer
  • Visualisering av økologisk informasjon og utslippstall

Læringsutbytte

Kunnskap

  • Forstår programmeringsuttrykk og anvende dem
  • Forstår hvordan python kan bli brukt i analyse av bærekraftspørsmål
  • Forstår fordeler og ulemper med ulike måter å handtere data og kode
  • Forstår fordelen med å utvikle en automatisk data pipeline

Ferdigheter

  • Kunne gjennomføre all dataprosessering for et prosjekt i python
  • Kunne skrive veldokumentert og gjenbrukbart kode.
  • Kunne gi tilbakemelding på programmeringsjobber
  • Erfaring med å handtere reelle tall i et semesterprosjekt
  • Få en mal for framtidige prosjekter

Generisk kompetanse

  • Forstår utfordringer med å jobbe med data på bærekraft i praksis
  • Bli fortrolig med å bruke programmering som verktøy for å handtere data, gjennomføre beregninger, og visualisere resultater

Læringsformer og aktiviteter

  • Forelesninger
  • Programmering med partner
  • Online programmeringsøvelser og selvstudiet
  • Gruppearbeid
  • Par prosjektarbeid
  • Presentasjon

Obligatoriske aktiviteter

  • Obligatoriske øvinger

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.

Spesielle vilkår

Krever opptak til studieprogram:
Ingeniørvitenskap (PHIV)

Kursmateriell

Følgende lærestoff fra DataCamp (https://www.datacamp.com/):

    • Introduction to Python
    • Intermediate Python
    • Data manipulation with Pandas
    • Introduction to data visualization with Matplotlib
    • Working with geospatial data in Python
    • Python data science toobox

Studenter kommer å få gratis tilgang til stoffet.

Annet kursmateriell vil bli gjort tilgjengelig på Blackboard.

Flere sider om emnet

Ingen

Fakta om emnet

Versjon: 1
Studiepoeng:  7.5 SP
Studienivå: Doktorgrads nivå

Undervisning

Termin nr.: 1
Undervises:  HØST 2023

Undervisningsspråk: Engelsk

Sted: Trondheim

Fagområde(r)
  • Program/system-utvikling
Kontaktinformasjon
Emneansvarlig/koordinator: Faglærer(e):

Ansvarlig enhet
Institutt for energi- og prosessteknikk

Timeplan

Listevisning
Kalendervisning

Eksamensinfo

Vurderingsordning: Oppgave

Termin Statuskode Vurdering Vekting Hjelpemidler Dato Tid Eksamens- system Rom *
Høst ORD Oppgave 100/100

Utlevering
01.12.2023

Innlevering
08.12.2023


08:00


15:00

Rom Bygning Antall kandidater
  • * Skriftlig eksamen plasseres på rom 3 dager før eksamensdato. Hvis mer enn ett rom er oppgitt, finner du ditt rom på Studentweb.
Eksamensinfo

For mer info om oppmelding til og gjennomføring av eksamen, se "Innsida - Eksamen"

Mer om eksamen ved NTNU