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1 | Objective | LO | Activity | Description | Materials | Python commands | ||||||||||||||||||||
2 | Lesson 1 - 04/03/2026 | |||||||||||||||||||||||||
3 | Introduction to the course, available computers in the room, your own computer, follow the course only if you can attend all classes. Understand how the class is composed: your background, how you prefer to work, what you know about computers, what you know about programming, what you know about Python. | Questionnaire | This is a diagnostic questionnaire to start learning about students, who they are, what are their expectations, what are their prior knowledge and skills, why they want to learn about Python programming and ML | 2026-03-04_who_are_you https://forms.gle/z8puFWyxRrdUXyMR6 | ||||||||||||||||||||||
4 | Presentation of the syllabus: learning outcomes, assessment and evaluation, teaching practices, content, materials, rubrics. | Presentation of the syllabus (LOs, lesson plan, rubrics) Presentation of how we will work (GDrive, etc.) | Introduction to the course: fill-in the participant table, available computers in the room, your own computer, follow the course only if you can attend all classes. Presentation of the syllabus: learning outcomes, assessment and evaluation, teaching practices, content, materials, rubric. (General) learning outcomes of Module 1: by the end of Module 1, learners will be able to: - Explain what is a Programming language - Describe what Colab notebooks are and how they work for data science - Describe the different options to run Python code - Run Python code - Answer the question: what is ML and why is it important for biological data? Assessment/evaluation: description of how students will be evaluated. Show the rubrics that will be used. Warn them about the fact that rubrics will be continuously adjusted. Teaching practices: participatory live coding, buddy system (exercise in pairs, peer instruction, work in groups), class discussions, flipped classes. Content: what you will learn and what you will NOT learn in this course. | 0-introduction_to_the_progr&ML_course (pptx) 2024-2025_course_participants ELIXIR code of conduct (CoC) | ||||||||||||||||||||||
5 | Python introduction: Introduce Python language and the Python interpreter, understand the many ways to run Python | Explain what is a Programming language Explain what is an OS Describe what it is and how it works the Python interpreter | Presentation introducing Python | This will consist of very few slides presenting what is a programming language, the difference between compilers and interpreters, the Python interpreter, the different options to run Python code, etc. | 1-introduction_to_python (pptx) | |||||||||||||||||||||
6 | Notebook introduction: | Create your first Colab notebook | - In Google Drive, create a new folder named PMLBD in your My Drive (or inside any existing folder of your choice).; - In the PMLBD folder create a sub folder and name it code; - In the PMLBD/code folder, create a Google Colab nootebook. | |||||||||||||||||||||||
7 | Assignment for 06/03/2024 | |||||||||||||||||||||||||
8 | Learn about the role of women in the origin of coding; Identify "key computational facts" in The NY Times article | List main key commputational facts in The NY Times article | Article reading: The Secret History of Women in Coding: Computer programming once had much better gender balance than it does today. What went wrong? | Read the article and highlight the basic facts about the origins and history of coding and anything that catches your attention that you did not know before. | 1.The NY Times Magazine: The secret history of women in coding -Computer programming once had much better gender balance than it does today. What went wrong? (pdf) | |||||||||||||||||||||
9 | Further, interesting, reading (optional) | This article is very interesting. In the not yet peer-reviewed version there are data that at some point we might consider to analyse and use for ML. | 2. Gender differences and bias in open source: Pull requestst acceptance of women versus men (not yet peer-reviewed) (pdf) 2b. Terrell J, Kofink A, Middleton J, Rainear C, Murphy-Hill E, Parnin C,Stallings J. 2017. Gender differences and bias in open source: pullrequest acceptance of women versus men. PeerJ Computer Science3:e111 https://doi.org/10.7717/peerj-cs.111 | |||||||||||||||||||||||
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