Tutorial: Understanding Data

Tutorial: Understanding Data

Administrative information


Title Understanding Data
Duration 45
Module A
Lesson Type Tutorial
Focus Technical - Foundations of AI
Topic Data Understanding

 

Keywords


Data types,data transformations,pandas,data visualisation,

 

Learning Goals


  • Learner is able to detect missing values and outliers in a given data set, using Python.
  • Learner knows how to identify data types of features in a Pandas data frame.
  • Learner can create basic visualisations on a given dataset using Python.
  • Learner can calculate descriptive statistics with Python.

 

Expected Preparation


Learning Events to be Completed Before

Obligatory for Students

None.

Optional for Students

None.

References and background for students:

None.

Recommended for Teachers

None.

Lesson Materials


 


The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0.

 

Instructions for Teachers


You can show the students how you can use python to get to know your data, using the notebook linked below.

 

More information

Click here for an overview of all lesson plans of the master human centred AI

Please visit the home page of the consortium HCAIM

Acknowledgements

The Human-Centered AI Masters programme was co-financed by the Connecting Europe Facility of the European Union Under Grant №CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0

 

The HCAIM consortium consists of three excellence centres, three SMEs and four Universities

HCAIM Consortium

Colofon

Het arrangement Tutorial: Understanding Data is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

Laatst gewijzigd
2024-05-15 11:09:56
Licentie

Dit lesmateriaal is gepubliceerd onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie. Dit houdt in dat je onder de voorwaarde van naamsvermelding en publicatie onder dezelfde licentie vrij bent om:

  • het werk te delen - te kopiëren, te verspreiden en door te geven via elk medium of bestandsformaat
  • het werk te bewerken - te remixen, te veranderen en afgeleide werken te maken
  • voor alle doeleinden, inclusief commerciële doeleinden.

Meer informatie over de CC Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie.

Aanvullende informatie over dit lesmateriaal

Van dit lesmateriaal is de volgende aanvullende informatie beschikbaar:

Toelichting
.
Eindgebruiker
leerling/student
Moeilijkheidsgraad
gemiddeld
Studiebelasting
4 uur en 0 minuten

Gebruikte Wikiwijs Arrangementen

HCAIM Consortium. (z.d.).

Acknowledgement

https://maken.wikiwijs.nl/198386/Acknowledgement

HCAIM Consortium. (z.d.).

Lecture: Duty Ethics

https://maken.wikiwijs.nl/198966/Lecture__Duty_Ethics

close
Colofon
gemaakt met Wikiwijs van kennisnet-logo
open