Kolegij Uvod u podatkovnu znanost daje široki pregled ključnih izazova i metodologija u radu s velikim količinama podataka i otkrivanja korisnih informacija iz tih podataka. Ciljevi kolegija su osposobiti studente za samostalno korištenje alata za prikupljanje, čišćenje, istraživanje, analizu i vizualizaciju podataka, donošenje odluka na osnovu provedene analize te učinkovito komuniciranje rezultata. Studenti će steći teorijska i praktična znanja iz područja podatkovne znanosti radeći na realnim skupovima podataka, iz različitih domena, korištenjem programskog jezika Python i alata Jupyter Notebook.

Po uspješnom svladavanju kolegija, studenti će moći:

1. Definirati i imenovati osnovne pojmove podatkovne znanosti
2. Predvidjeti životni ciklus projekta podatkovne znanosti
3. Koristiti Python za osnovno modeliranje i analizu podataka
4. Primijeniti osnovne alate eksplorativne analize podataka (grafički prikazi, sumarne statistike) za identifikaciju abnormalnosti u podacima
5. Pripremiti podatke za analizu (data wrangling & cleaning)
6. Odabrati odgovarajuću metodologiju strojnog učenja za odgovarajući problem
7. Primijeniti Python scikit biblioteku za rješavanje regresijskih / klasifikacijskih /klasterizacijskih problema
8. Učinkovito predočiti rezultate istraživanja