Last update: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (09.05.2019)
The goal of this course is to introduce basic principles of computers as well as creation, storage and effective processing of data.
During the course, we plan to focus on common mistakes and problems & how to avoid them, including some code examples in Python.
Target audience is first year students of bioinformatics.
Last update: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (09.05.2019)
Předmět je určen studentům 1. ročníku programu Bioinformatika a pokrývá základní znalosti o fungování PC, vytváření, ukládání a efektivní zpracování dat.
Předmět má za cíl zaměřit se především na obvyklé problémy a chyby, které vznikají v praxi kvůli nedostatečné znalosti těchto principů.
Součástí předmětu budou ukázky konkrétních řešení v jazyku Python.
Course completion requirements -
Last update: Mgr. Ladislav Peška, Ph.D. (24.04.2020)
The course is normally concluded via written test based on the topics covered throughout the course. In the evend of continuous restrictions caused by the covid-19 epidemic outbreak, oral exams with be held instead with options to virtual attendence via videocalls.
Last update: Mgr. Ladislav Peška, Ph.D. (24.04.2020)
Předmět je standardně zakončen písemnou zkouškou v rozsahu odpřednášené látky. V případě trvající nepříznivé epidemiologické situace bude písemná zkouška nahrazena ústní s možností on-line účasti.
Syllabus -
Last update: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (09.05.2019)
Low-level number representations, conversions, precision, basic text representations, encoding
Selected data formats (CSV, JSON, XML, picture representations, sparse matrices, trained representations & deep learning, common formats in bioinformatics), efficiency
Compilers, compiled vs. Interpreted languages, temporal complexity
Parallel & distributed computing, concurrency & shared data
Last update: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D. (09.05.2019)
Architektura počítačů, procesor, instrukce, paměť, bitové operace
Lineární adresový prostor (paměť, soubor,…), pozice v LAP, pointery
Nízkoúrovňové číselné reprezentace, převody, přesnost, základní reprezentace textu, kódování
Vybrané datové formáty (CSV, JSON, XML, reprezentace grafiky + řídké matice, trénování reprezentace dat + deep learning, běžné datové formáty v bioinformatice), efektivita datové reprezentace
Překladače, kompilované vs. interpretované jazyky, runtime, časová náročnost
Operační systémy, procesy, virtuální paměť, souborový systém
Paralelní a distribuované programování, přístup ke sdíleným datům