Module Information

Cod y Modiwl
CC24420
Teitl y Modiwl
Python Gwyddonol
Blwyddyn Academaidd
2020/2021
Cyd-gysylltydd y Modiwl
Semester
Semester 2 (Dysgwyd dros 2 semester)
Elfennau Anghymharus
Elfennau Anghymharus
Rhagofynion
Staff Eraill sy'n Cyfrannu

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 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%
Arholiad Ailsefyll 3 Awr   Ar-lein, arholiad llyfr agored gyda ffeiliau  data wedi'u personoli (24 awr)  100%

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).

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.

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.

Cynnwys

Semestr 1
• 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