Gwybodaeth Modiwlau
Manylion y cyrsiau
Dulliau Asesu
O ganlyniad i Covid-19 dylai myfyrwyr gyfeirio at y tudalennau modiwlau BwrddDu ar gyfer manylion yr asesiadau
| Math o Assessiad | Manylion / Hyd Assessiad | Cyfran |
|---|---|---|
| Arholiad Ailsefyll | 3 Awr Ar-lein, arholiad llyfr agored gyda ffeiliau data wedi'u personoli (24 awr) | 100% |
| Arholiad Semester | 3 Awr Ar-lein, arholiad llyfr agored gyda ffeiliau data wedi'u personoli (24 awr) | 70% |
| Asesiad Semester | 5 taflen waith ymarferol (Arddangos arddangoswr neu farcio gwaith a gyflwynwyd) | 30% |
Canlyniadau Dysgu
Wedi cwblhau'r modiwl dylai'r myfyrwyr fedru:
Cynllunio a gweithredu arbrawf gwyddonol cyfrifiadol
Dangos gallu i ysgrifennu rhaglenni bach yn Python
Dangos dealltwriaeth o'r rhagfarnau posibl a'r ffynonellau gwall mewn gwyddoniaeth
Dadansoddi set ddata (prosesu data, cymhwyso profion priodol, cyfrifo ystadegau cryno, plotio canlyniadau).
Disgrifiad cryno
Y gyntaf, mae'r modiwl hwn yn cyflwyno myfyrwyr i’r iaith raglennu Python ac at ddefnyddio modiwlau Python a'i llyfrgelloedd ar gyfer prosesu data gwyddonol. Yna mae'r modiwl yn mynd rhagddo i gwmpasu'r Dull Gwyddonol, strwythur sylfaenol arbrofion gwyddonol a gwneud a phrofi rhagdybiaethau, gydag esiamplau darluniadol o arfer da a drwg. Hefyd, trafodir anawsterau wrth gyflawni hap, ffynonellau rhagfarn wrth samplo a dewis dulliau profi ystadegol priodol ar gyfer gwahanol fathau o astudiaethau.
Nod
Mae'r modiwl yn cyflwyno'r myfyriwr i Python ac yn defnyddio Python fel iaith raglennu i ddatrys amrywiol dasgau sy'n gysylltiedig â dadansoddi data. Mae hyn yn arwain at astudio dadansoddi data fel y prif bwnc yn yr ail semester.
Cynnwys
• Cyflwyniad i'r iaith Python: mathau, newidynnau, datganiadau rheoli llif, dolenni. Y cyfieithydd rhyngweithiol a gwerthusiad o ymadroddion syml.
• Strwuthurau data Python: Rhestrau, typlu a geiriaduron.
• Y modiwl NumPy: araeau data a gweithrediadau fectorol.
• Ffwythiannau: Diffiniad ffwythiant, galw ffwythiant, pasio paramedr a dychwelyd gwerth.
• Trefnu côd: Cynhyrchu dogfennaeth. Delio ag eithriadau. Creu a defnyddio modiwlau.
• Pethau a dosbarthiadau Python. Diffinio a defnyddio dosbarthiadau. Trin â phethau.
• Trin â ffeiliau: Darllen ac ysgrifennu ffeiliau testun a data csv. Dethol a phrosesu data o dudalennau gwe.
• Plotio: Trin â data a plotio canlyniadau. Defnyddio'r modiwl matplotlib
• Dosbarthiadau adolygiad ac ailymweld.
Semestr 2
• Y Dull gwyddonol. Strwythur ymchwiliad gwyddonol. Damcaniaethau. Rasel Occam. Rheolyddion. Cydberthyniad v. achosiaeth. Anwiriad. Treialon rheoledig a dwbl dall.
• Cyflwyniad i'r modiwlau scipy a pandas: Gweithio gyda Fframlenni Data ac ystadegau sylfaenol
• Hap. Ffynonellau hap a generaduron haprifau. Dosraniadau hap. Samplu ar hap.
• Ystadegau disgrifiadol: Mesurau canolduedd a gwasgariad. Mesuriadau arwahanol a pharhaus
• Profi damcaniaeth: Prawf t. Cyfwng hyder. Gwerth-p. Prawf chi-scwâr.
• Cydberthynas.
• Samplu: Tueddiadau. Bootstrap. Dulliau Monte Carlo.
• Cymhwysiad i ddata real a pynciau llosg mewn gwyddoniaeth.
• Dosbarthiadau adolygiad ac ailymweld.
Sgiliau Modiwl
| Math o Sgiliau | Manylion Sgiliau |
|---|---|
| Cyfathrebu | Dogfennu côd. |
| Datblygu personol a chynllunio gyrfa | Na, er bod galw mawr ar y sgiliau yn y modiwl hwn gan gyflogwyr. |
| Datrys Problemau | Bydd angen goresgyn problemau er mwyn datblygu atebion sy'n ymddwyn ac yn ymddangos fel y bwriadwyd. |
| Gwaith Tim | Dim. |
| Gwella dysgu a pherfformiad ei hun | Trwy adborth. |
| Rhifedd | Yn gynhenid yn y pwnc. |
| Sgiliau pwnc penodol | Sgiliau rhaglennu, sgiliau dadfygio, sgiliau ystadegau, sgiliau dadansoddi data. |
| Sgiliau ymchwil | Defnyddio Cyfrifiadur. Chwilio'r dogfennau iaith a llyfrgell. |
| Technoleg Gwybodaeth | Yn gynhenid yn y pwnc. |
Nodau
Mae'r modiwl hwn yn cydymffurfio a FfCChC Lefel 5