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.