Emne - Python for industriell økologi - TEP4221
Python for industriell økologi
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.
Anbefalte forkunnskaper
Erfaring med håndtering og analyse av strukturert data.
Kandidater uten programmeringserfaring bør sette seg inn i grunnlegende programmering gjennom å gjøre online-kurset: Introduction to Python at https://www.datacamp.com/
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