Data Scientist — Praca Zespołowa i Komunikacja Międzyfunkcyjna
Your 7-Day Learning Journey
0 of 7 days completed
Your Learning Path is Saved!
We're tracking your progress automatically. Create a free account to permanently save this learning path and access advanced features like detailed analytics and personalized recommendations.
What you'll learn:
Kim Jest Data Scientist i Co Robi? - **Opis:** Zapoznanie z pojęciem Data Science, jej rolą w dzisiejszym świecie. Omówienie ścieżki kariery Data Scientista. Wprowadzenie do pracy zespołowej: podstawowe zasady, role w zespole (chociażby w kontekście mitycznej „Grupy Analizy Danych”, obecnej w wielu polskich firmach). Omówienie różnicy między Data Scientist a innymi rolami (np. analityk danych, inżynier danych). - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie podstawowych pojęć i ról w Data Science, zarys własnej ścieżki edukacyjnej i kariery. Poznanie podstawowych narzędzi używanych przez Data Scientistów.
Personal Notes:
What you'll learn:
- **Opis:** Omówienie znaczenia komunikacji w projektach Data Science, gdzie często współpracuje się z różnymi działami (marketing, IT, biznes). Nauka skutecznego przedstawiania wniosków, wizualizacji danych i tłumaczenia skomplikowanych zagadnień w zrozumiały sposób dla osób nietechnicznych. Podstawy prezentacji danych. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie potrzeby komunikacji i umiejętność przygotowania prostych prezentacji i wizualizacji danych, a także przekazywania informacji w sposób zrozumiały dla osób z różnych środowisk.
Personal Notes:
What you'll learn:
- **Opis:** Podstawowe pojęcia statystyczne: typy zmiennych, miary tendencji centralnej (średnia, mediana, dominanta), miary rozproszenia (wariancja, odchylenie standardowe). Wprowadzenie do pojęcia prawdopodobieństwa i rozkładu normalnego. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie podstawowych pojęć statystycznych i umiejętność ich praktycznego zastosowania (np. obliczanie podstawowych statystyk opisowych).
Personal Notes:
What you'll learn:
- **Opis:** Nauka podstaw obsługi arkuszy kalkulacyjnych: wprowadzanie danych, formatowanie, formuły (SUMA, ŚREDNIA, JEŻELI), tworzenie wykresów. Ćwiczenia praktyczne na prostych zbiorach danych (np. sprzedaż w sklepie, wyniki ankiety). - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Umiejętność wykorzystywania arkuszy kalkulacyjnych do analizy prostych danych i wizualizacji wyników.
Personal Notes:
What you'll learn:
- **Opis:** Wprowadzenie do języka Python (język często używany w Data Science): instalacja Pythona i środowiska programistycznego (np. Anaconda, VS Code). Podstawowe typy danych (liczby, łańcuchy znaków, listy). - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie podstaw programowania w Pythonie, instalacja środowiska programistycznego, umiejętność uruchamiania prostych programów.
Personal Notes:
What you'll learn:
- **Opis:** Podstawy korzystania z bibliotek NumPy i Pandas (ważne biblioteki w Pythonie do analizy danych): instalacja i import. Krótkie wprowadzenie do operacji na tablicach (NumPy) i ramkach danych (Pandas). - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie roli bibliotek NumPy i Pandas, umiejętność instalacji i importu bibliotek, podstawowe operacje na tablicach i ramkach danych.
Personal Notes:
What you'll learn:
- **Opis:** Podsumowanie wiedzy zdobytej w ciągu tygodnia. Plan dalszej nauki: wybór obszarów do pogłębienia (statystyka, Python, wizualizacja danych, uczenie maszynowe). Zalecenia dotyczące dalszych kursów online (np. Coursera, Udemy, edX), platformy Kaggle. Rozważenie budowania portfolio projektów. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Podsumowanie dotychczasowej wiedzy, jasny plan dalszego rozwoju w Data Science, motywacja do dalszej nauki i budowania portfolio.
Personal Notes:
Share Your Learning Path
Help others discover this learning path