Velkommen til 'Intro til Python og Data Science '

Python er hurtigt ved at blive det mest populære og anvendte sprog i verdenen til bl.a. data science og maskinelæring (se bare stats fra tiobe index og red monk). Det er relativt hurtigt og har et kæmpe økosystem (100.000+) pakker, som gør os i stand til at lave stort set alt med sproget. Nærværende github repository, beskriver et kursus/forløb i Python og data science. Vi forudsætter, at du allerede har et vist kendskab til programmering, som du får i eksempelvis i forløbet om "Introduktion til programmering i P5.js". Forløbet starter med en brushup til python og hvordan det adskiller sig fra eksempelvis javascript. Det er en forudsætning for at kunne arbejde med videregående emner som maskinelæring, data science og AI.

God arbejdslyst.

Mvh. Henrik Sterner og Peter Sterner

Grundbog og øvelser

Vi bruger uddrag af følgende to gratis og opensource bøger af af Jake Vanderplas:

1. (PY) A Whirlwind Tour of Python.
2. (DI) Dive into Deep Learning.
3. Øvelser
4. [Noter] (https://github.com/HenrikSterner/PythonForDataScience/tree/master/noter)
5. [AdvPy] (https://python-course.eu/advanced-python/)

Bøgerne er gratis, og rummer en række kapitler i jupyter-formatet, som gør det muligt at kombinere tekst og kode. Derudover vil der være uddrag fra andre bøger og internet ressourcer.

Software

Kurset benytter følgende software (python er inkl. i Anaconda ligesom numpy, scikit, matplotlib, streamlit etc.)

• [Anaconda] (https://www.anaconda.com/products/individual)
• [Jupyter-plugin til Visual Studio Code] (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter). Kan bare hentes under plugin i vscode.
• [pyp5js] (https://berinhard.github.io/pyp5js/)

Undervisningsplan

Herunder en tentativ plan for undervisningen, der opdateres undervejs. Øvelser refererer til numre i øvelsesdokumentet exercises.ipynb. Lav øvelserne i den rækkefølge som de står. Lav så mange som overhovedet muligt. Den eneste måde at blive god til faget er ved at øve sig regelmæssigt og så meget som overhovedet muligt. Træning gør mester! Gå ikke videre før du har styr på det fundamentale.

Programmering i Python

Modul Nr	Kapitel	Indhold	Øvelser
1	PY: 1,2,3	Intro til python og jupyter	Installere og afprøve software
2	PY: 4 og 5	Variabler og operatorer	1-6
3	PY: 6 og 7	Indbyggede typer og datastrukturer	7-14
4	PY: 8 og 11	Løkker og betinget udførsel	21-27
5	PY: 9	Funktioner	33
6	Øvelse	WebApps og GUIs	41,42
7	PY: 10	Undtagelser	32
8	PY: 11-12	Operationer på lister	34, 35, 28
9	PY: 14	Moduler og pakker	37
10	PY: 15	Strenge oglidt om regulære udtryk	36, 29, 30
11	Noter	Objektorienteret programmering og principperne bag	38, 39, 40
12	PY11, AdvPy:5	Videregående Python: Zip funktionen	49
13	PY11, AdvPy:4	Videregående Python: Lambda udtryk	50
14	PY11, AdvPy:4	Videregående Python: filter funktion	53
15	PY11, AdvPy:4	Videregående Python: map funktion	52
16	PY11, AdvPy:4	Videregående Python: reduce funktion	54
17	PY11, AdvPy:6	Videregående Python: Decorators
18	PY11, AdvPy:10-11	Videregående Python: Tests, docTests, UnitTests, PyTests
19	PY11, AdvPy:12-13	Videregående Python: Regulære udtryk
20	PY11, AdvPy:12-13	Videregående Python: Tråde og parallellisering	51

Datascience, maskinelæring og dyb læring i Python

Modul Nr	Kapitel	Indhold	Øvelser
D1	PY: 16, DI: 1	Indledende data science og maskinelæring	Se 1.9 i DI:1
D2	DI: 2	Introduktion til vigtig baggrundsstof fra matematik og statistik	Øvelser i 2.1-2.7 i DI:2
D3	PY: 16	Introduktion til numpy, scipy, matplotlib	43-47
D4	DI: 3	Introduktion til maskinelæring: Linært neurale netværk	Øvelser i 3 i DI:3
D5	DI: 4	Introduktion til multilinære perceptroner
D6	DI: 5	Dyb læring
D7,	DI: 6 og 7	Convolutional neurale netværk
D8	På vej	Supervised læring: Lineær/logistisk regression, kNN, SVM (og beslutningstræer)
D9	På vej	Unsupervised læring: kMeans, neurale netværk
D10	På vej	Reinforceret læring