SluitenHelpPrint
Switch to English
Cursus: NS-109B
NS-109B
Data acquisitie en toegepaste analyse (DATA)
Cursus informatieRooster
CursuscodeNS-109B
Studiepunten (ECTS)7,5
Categorie / Niveau1 (Bachelor Inleiding)
CursustypeCursorisch onderwijs
VoertaalNederlands
Aangeboden doorFaculteit Betawetenschappen; Undergraduate School Bètawetenschappen;
Contactpersoondr. P.J.S. van Capel
E-mailp.j.s.vancapel@uu.nl
Docenten
Contactpersoon van de cursus
dr. P.J.S. van Capel
Overige cursussen docent
Docent
dr. P.J.S. van Capel
Feedback en bereikbaarheid
Overige cursussen docent
Docent
dr. A.G.M. van Hees
Feedback en bereikbaarheid
Overige cursussen docent
Docent
dr. ir. M.A. van Huis
Overige cursussen docent
Blok
2  (12-11-2018 t/m 01-02-2019)
Aanvangsblok
2
TimeslotAD: Zie 'Help'
Onderwijsvorm
Voltijd
OpmerkingDe cursus DATA mag niet samen worden opgevoerd met de cursus DATA-B1pyt
Cursusinschrijving geopendvanaf 17-09-2018 t/m 30-09-2018
AanmeldingsprocedureOsiris
Inschrijven via OSIRISJa
Inschrijven voor bijvakkersJa
VoorinschrijvingNee
Na-inschrijvingJa
Na-inschrijving geopendvanaf 22-10-2018 t/m 23-10-2018
WachtlijstNee
Cursusdoelen
Leerdoelen:
DATA-P:
  1. technische vaardigheden: de student
    1. leert de functies van een multimeter en oscilloscoop en kan deze meetinstrumenten gebruiken.
    2. is in staat om eenvoudige elektrische schakelingen te bouwen en de werking ervan te begrijpen.
    3. begrijpt analoog-digitaalconversie, bemonstering en aliasing.
    4. kan het spectrum van een signaal op een oscilloscoop weergeven en interpreteren.
    5. beoefent (afhankelijk van het gekozen project) geautomatiseerde experimentaansturing en data-acquisitie, video-analyse in Python of precisiemetingen.
  2. onderzoeksvaardigheden: de student
    1. leert gebruik te maken van een labjournaal.
    2. kan een werkplan voor een elementair natuurkundig experiment opstellen en op een verantwoorde manier uitvoeren.
    3. kan een elementair experiment op een verantwoorde manier zelfstandig uitvoeren.
    4. onderkent het belang en de consequenties van de beperkte nauwkeurigheid van instrumenten en meetprocedures, en het toekennen van toevallige én systematische onzekerheden aan data.
    5. kan resultaten op een overzichtelijke manier presenteren in tabellen en grafieken en er het antwoord op zijn onderzoeksvragen aan ontlenen.
    6. is in staat om de bij DATA-V en DATA-Py geleerde verwerkingstechnieken toe te passen op zelf gemeten data om eindantwoorden met onzekerheid te produceren.
DATA-Py: De student
  1. leert omgaan met basisconcepten van Python (datatypes, variabelen, arrays, syntax, functies, loop-structuren).
  2. leert werken met Python-pakketten numpy (array-bewerkingen), matplotlib (visualisatie) en scipy (wiskundige bewerkingen)
  3. en sympy (analytische bewerkingen).
  4. leert bestanden te importeren, exporteren en bewerken.
  5. leert scripts te schrijven voor implementatie van wiskundige bewerkingen (integratie, oplossen differentiaalvergelijkingen).
  6. leert gaandeweg foutloze, gestructureerde en goed becommentarieerde scripts te schrijven om efficiënt data te verwerken.
DATA-V: De student kan kwantitatieve gegevens op een statistisch verantwoorde manier verwerken en interpreteren. Implementatie van de verwerking vindt plaats in Python. Belangrijke technieken:
  1. elementaire statistiek,
  2. grafische en numerieke weergave,
  3. propagatie van onzekerheid,
  4. het gebruik van kansverdelingsfuncties, en
  5. het maken van aanpassingen.
  6. De student begrijpt de praktische toepassing, beginselen en aannames van de hiervoor genoemde technieken en ziet de beperkingen ervan in.
Inhoud
Het vak DATA behandelt essentiële praktische vaardigheden voor het doen van fysisch onderzoek in een experimentele context. Je leert verantwoord informatie te verwerven en verwerken door middel van meting of berekening, onder andere met het programma Python.
 
Het vak DATA bestaat uit drie onderdelen: Practicum (DATA-P), Verwerking (DATA-V) en Programmeren in Python (DATA-Py).

 
Ingangseisen
Voorkennis kan worden opgedaan met
VWO met Wiskunde B1 en 2 en Natuurkunde 1
Wiskundige technieken 1
Verplicht materiaal
Diverse
Verplicht materiaal: - Dictaat bij het studie-onderdeel DATA-Verwerking
Aanbevolen materiaal
Software
Python (in eerste bijeenkomst installeren Anaconda-distributie)
Werkvormen
Hoorcollege

Practicum

Werkcollege

Werkcollege 1

Toetsen
Eindresultaat
Weging100
Minimum cijfer-

Beoordeling
Eindcijfer voor DATA volgt uit het gewogen cijfer voor DATA-Py (35%), DATA-V (25%) en DATA-P (40%) waarbij één van de onderdelen met 5.0 of hoger behaald mag zijn; op de overige onderdelen dient dit minstens 5.5 te zijn.
Het deelcijfer voor DATA-P wordt bepaald uit resultaten voor practicumopdrachten. Deelcijfers voor DATA-V en DATA-PY zijn gebaseerd op inleveropdrachten (20%) en tentamen (80%).

SluitenHelpPrint
Switch to English