Chcesz nauczyć się programować w Python albo zrozumieć działanie poszczególnych algorytmów Data Science? Potrzebujesz pomocy przy rozwiązaniu zadań? A może musisz przygotować projekt na zaliczenie i nie wiesz od czego zacząć?

Razem ze mną możesz poznać dobre praktyki programistyczne, teorię, przećwiczyć na wielu przykładach, stworzyć ciekawe projekty, analizy oraz zagłębić się w różnego rodzaju modele uczenia maszynowego, i wiele innych, m.in.:

• jak zacząć?
• instalacja i obsługa interpretatora
• tworzenie środowisk (environment)** pip env** conda env

• przydatne programy** Anaconda** Jupyter Notebook
  • Jupyter Lab
  • Google Colab
  • IDEs, np. PyCharm
  • inne

• podstawy programowania** komentarze** dokumentacja
  • zmienne*** wartości liczbowe (int, float)*** listy
    • słowniki
    • stringi
    • tuples
    • zbiory
    • pandas DataFrame

• operatory arytmetyczne i logiczne
• pętle (for, while, zagnieżdzone)
• instrukcje warunkowe (if/else/elif)
• obsługa inputu użytkownika
• wyjątki i błędy
• obsługa plików
• tworzenie skryptów
• przydatne biblioteki, m.in.** os** glob
  • re
  • yaml
  • itertools
  • tqdm
  • numpy
  • scipy
  • pandas
  • dash
  • scikit-learn
  • keras
  • tensorflow
  • pytorch
  • NLTK

• wizualizacja danych (matplotlib, seaborn, plotly, bokeh etc.)
• programowanie obiektowe (klasy, inicjalizacja, atrybuty, metody, dziedziczenie)
• programowanie funkcyjne
• iteratory, obiekty oferowane, generatory
• dekoratory
• Command-Line Interface (CLI)
• markdown
• analiza danych (EDA)
• uczenie maszynowe
• i wiele innych

Możliwe zajęcia dla grup i współprace.