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FODS - Summary Exercise sessions
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A summary of all important terms, steps taken in exercises etc. of all the exercise sessions of FODS throughout the year. Used as prepartion for oral exam.

Aperçu 2 sur 15  pages

Infos sur le Document

  • 3 juin 2024
  • 15
  • 2023/2024
  • Resume

Sujets

École, étude et sujet

Tous les documents sur ce sujet (3)

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jefdecuyper

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Aperçu du contenu

Summary of Exercise sessions

Exercise session 1

Session Overview
Topic: Introduction to Python/Recap
• Basics of Python: Variables, Lists, Loops, Functions, and Methods.
• Introduction to using packages.

Key Python Concepts

1. Variables
• Definition: Storage of values with a specific, case-sensitive name.
• Data Types:
o Int(eger): Whole numbers (e.g., 23).
o Float: Numbers with fractional parts (e.g., 2.3).
o Str(ing): Text (e.g., "word").
o Bool(ean): True or False.
• Operations: Arithmetic operations differ based on data types.


2. Lists and Loops
• Lists: Collections of values, which can contain any data type, including other lists.
• Operations:
o Subsetting: Selecting values from a list.
o Slicing: Selecting sublists.
o Loops: Iterating through lists using "for" statements.


3. Functions and Methods
• Function: A block of code that runs when called, can take parameters, and return
data.
o Syntax: def function_name(parameters): followed by indented code block and
return statement.
• Methods: Functions associated with specific objects (e.g., list.append()).


4. Packages
• Definition: Directories of Python modules containing functions, methods, and types.
• Examples: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn.
• Usage:
o Install: Typically pre-installed in sessions.
o Import: Use import package_name.
o Access: Call functions/methods from the package.

Exercises Overview

Level 1: Variables
• Save and call values using variables.

, • Different data types and operations.
• Formative tests to check understanding and correct mistakes.

Level 2: Lists and Loops
• Create and manipulate lists.
• Use loops to iterate and perform operations on list elements.
• Formative tests to identify and fix common mistakes.

Level 3: Functions and Methods
• Build and call functions with parameters.
• Utilize methods specific to object types.
• Formative tests to practice writing and debugging functions.

Level 4: Packages
• Explore and use packages like Matplotlib and Pandas for data visualization and
analysis.
• Exercises focus on installing, importing, and utilizing package functionalities.


Exercise session 2

Session Overview
Topic: Data Visualization & Analysis
• Recap on variables, lists, loops, functions, and methods.
• Exercises on using Matplotlib and Pandas for data understanding.

Key Concepts Recap

1. Variables
• Different Data Types: Int, Float, Str, Bool.
• Assigning and calling values with variables.

2. Lists and Loops
• Lists as collections of values.
• Iterating through lists using "for" statements.

3. Functions and Methods
• Functions: Blocks of code that run when called, can take parameters and return
data.
• Methods: Functions associated with specific objects.

4. Packages
• Definition: Groups of specific functions, methods, and object types.
• Examples: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, Pandas.
• Importing packages and their functions.

Data Visualization with Matplotlib

Data Manipulation with Pandas

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