Webbprogrammering, 6 hp

Web programming, 6 credits

732A56

Huvudområde

Datateknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Fristående- och programkurs

Examinator

Sahand Sadjadee

Studierektor eller motsvarande

Jalal Maleki
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Veckor Språk Ort/Campus VOF
F7MSL Statistics and Machine Learning, Master´s Programme 2 (VT 2020) 202004-202013 Engelska Linköping, Valla V

Huvudområde

Datateknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1N

Kursen ges för

  • Masters Programme in Statistics and Machine Learning

Förkunskapskrav

Kandidatexamen i något av följande ämnen: statistik, matematik, tillämpad matematik, datavetenskap, teknik eller motsvarande examen. Utöver detta, erfordras godkända/avklarade kurser i kalkyl, linjär algebra, statistik och programmering. Kursen i programmering bör inkludera objektorienterad programmering.
Engelska B eller motsvarande. 

Lärandemål

Efter avslutad kurs ska studenten på en avancerad nivå kunna:
- redogöra för de övergripande teknikerna som används i webbprogrammering och ha en bred överblick av området 
- redogöra för content management system och dess användning 
- använda tekniker som HTML, CSS, Javascript,Python, Flask, SQL ocg JSON för att skapa interaktivt webbinnehåll samt att i förekommande fall göra koppligar till databaser 
- utveckla applikationer för både klient och servermiljö 
- redogöra för principerna for web services och använda sig av enklare tekniker för att skapa och anropa web services. 

Kursinnehåll

Kursen omfattar följande delar:
- Översikt av WWW, HTML, etc. I denna del ges en översikt av WWW, Internet, browsers, HTML, client-servers 
- Tekniker som Python, Flask, SQL, Websockets, JSON och andra server-side tekniker 
 

Undervisnings- och arbetsformer

Kursen består avl föreläsningar och datorlaborationer. Utöver detta ska den studerande utöva självstudier. Undervisningsspråk: Engelska 

Examination

Projektarbete och laborationer. Detaljerad information återfinns i studiehandledningen.

Studerande, vars examination underkänts två gånger på kursen eller del av kursen, har rätt att begära en annan examinator vid förnyat examinationstillfälle.

Den som godkänts i prov får ej delta i förnyat prov för högre betyg.

Betygsskala

ECTS, EC

Övrig information

Planering och genomförande av kurs ska utgå från kursplanens formuleringar. Den kursvärdering som ska ingå i varje kurs ska därför behandla frågan om hur kursen överensstämmer med kursplanen.

Kursen bedrivs på ett sådant sätt att både mäns och kvinnors erfarenhet och kunskaper synliggörs och utvecklas.

Institution

Institutionen för datavetenskap
Kod Benämning Omfattning Betygsskala
LAB1 Projekt och laborationer 6 hp EC
Det finns ingen kurslitteratur tillgänglig på studieinfo för den här kursen.

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.