course-details-portlet

TEP4221

Python for industriell økologi

Studiepoeng 7,5
Nivå Høyere grads nivå
Undervisningsstart Høst 2026
Varighet 1 semester
Undervisningsspråk Engelsk
Sted Trondheim
Vurderingsordning Gruppeprosjekt

Om

Om emnet

Faglig innhold

Emnet gir en introduksjon til databehandling, data-analyse og visualisering i sammenheng med bærekraftsanalyse.

  • Python pakker for datavitenskap: NumPy, Pandas, GeoPandas, Matplotlib
  • Programmeringsoverflate for Python (VScode, Anaconda, Linter)
  • Evner til å skrive tydelige skript som er lett å følge
  • Data- og kodeokumentasjon og organisasjon av programmeringsprosjekter
  • Presentasjon av resultater:
    • Vitenskapelig presentasjon
    • Innovasjonspitch

Kurset er designet for industriell økologistudenter og gir programmeringsferdighetene som trengs i følgende masterkurs (IO-analyse, LCA, MFA).

Kursets bærekraftstema kan variere fra år til år. I det siste har det fokusert på sirkulærøkonomi, bærekraftige innovasjoner og systemperspektivet på bærekraft.

Læringsutbytte

Kunnskap

  • Forstår og kan bruke Python-programmeringsterminologi
  • Forstår fordeler og ulemper med ulike måter å håndtere data og kode
  • Kan forklare hva er sirkulær økonomi og forretningsmodeller
  • Kan forklare hvorfor systemperspektiv er viktig i bærekraftsanalyse
  • Kan gi ulike eksempler på Python-applikasjoner for bærekraftsanalyse

Ferdigheter

  • Kan selvstendig opprette et Python-prosjekt og skrive veldokumentert, effektiv og gjenbrukbart kode
  • Kan opprette, endre, slette og bruke Python-miljøer
  • Kan importere, eksportere og behandle store datasett med Pandas
  • Kan lage klare og nyttige plott med Pandas og Matplotlib
  • Kan tydelig kommunisere resultatene av et Python-prosjekt
    • Presentasjons-/pitcheferdigheter
    • Skriftlige ferdigheter

Generisk kompetanse

  • Forstår utfordringer med å jobbe med data på bærekraft i praksis
  • Bli fortrolig med å bruke programmering som verktøy for å håndtere data, gjennomføre beregninger, og visualisere resultater
  • Få en mal for framtidige Python prosjekter

Læringsformer og aktiviteter

  • Forelesninger
  • Diskusjoner i plenum eller grupper
  • Akademisk debatt
  • VSC demos
  • Programmeringsoppgaver online
  • Hackaton
  • Gruppe prosjekt
  • Presentasjon (vitenskapelig presentasjon eller pitch for bærekraftig innovasjon)

Obligatoriske aktiviteter

  • Obligatorisk øving

Mer om vurdering

Vurdering består av et gruppe prosjekt, som inkluderer en programmeringsdel og en skriftlig del. Prosjektet kan være en vitenskapelig artikkel eller en business case. På slutten av kurset presenterer studentene prosjektene sine for klassen. I tillegg er det obligatoriske individuelle programmerings- og skriveøvelser.

Kursmateriell

Kurset bruker følgende læremateriell 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

Annet kursmateriell vil bli gjort tilgjengelig på Canvas.

Fagområder

  • Program/system-utvikling

Kontaktinformasjon

Eksamen

Eksamen

Vurderingsordning: Gruppeprosjekt
Karakter: Bestått/ Ikke bestått

Ordinær eksamen - Høst 2026

Gruppeprosjekt
Vekting 100/100 Eksamenssystem Inspera Assessment