Idi na glavni sadržaj

<< Povratak na početnu stranicu

Osnove Python programiranja kroz Hidrologiju

Kategorija: Projekti

Kroz ovu ljetnu školu naučiti ćete prve korake programiranja u programskom jeziku Python, kroz zanimljive primjere iz Hidrologije.

Izvođač: Dr. sc. Karlo Leskovar


Ciljana skupina: studenti tehničkih fakulteta, maturanti, svi koji žele početi programirati ()

Kratak opis:
Cilj ove ljetne škole je upoznati polaznike s osnovama programiranja u Pythonu te dati okvir kako na jednostavan način zamijeniti programe za proračunske tablice. Prikazati će se kako stvarne hidrološke podatke učitati, analizirati te ispisati u dijagram. Dodatno razviti će se osnovni model predviđanja temeljen na linearnoj regresiji, polinomskoj regresiji, metodi K najbližih susjeda te shemama odlučivanja. Razvijani modeli će se evaluirati kako bi se utvrdila njihova točnost.

Kratak program:

  1. Kratak uvod u Hidrologiju i programski jezik Python
    • Što je Hidrologija?
    • Što je Python?
    • Instalacija potrebnih alata - postavljanje Python razvojnog okruženja (programming environment)
    • Jupyter Notebook i Anaconda (vrste ćelija u Jupyter Notebooku, upoznavanje sa sučeljem)
    • Pokretanje prvog programa (skripte)
  2. Osnovni oblici (tipovi) podataka u Pythonu
    • Riječi (string)
    • Brojevi (integer, float, double)
    • Varijable
  3. Strukture podataka
    • Liste (eng. list)
    • Riječnik (eng. dictionary)
    • N-torke (eng. tuples)
  4. Kontrola toka programa i petlje
    • If-else
    • for petlja
    • while petlja
    • funkcije
  5. Knjižnice NumPy i Pandas – rad s nizovima i tabličnim podacima – učitavanje datoteka (.csv, .xlsx)
  6. Osnove ispisivanja dijagrama – matplotlib.pyplot
    • Linijski dijagrami
    • Scatter dijagrami
    • Stupičasti dijagrami
    • Višestruki dijagrami
  7. Osnove strojnog učenja – regresijske metode – knjižnica scikit-learnn
    • Linearna regresija
    • Polinomska regresija
    • K-neighbors
    • Sheme odlučivanja – decision tree
    • Evaluacija modela – MSE, MAE, r2

      Skripta