Data Scientist — Programowanie w Pythonie dla Nauki o Danych
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:
Zapoznanie się z podstawami Pythonu i konfiguracja środowiska do nauki o danych. 1. Zainstaluj Pythona na swoim komputerze (zalecana wersja 3.x). 2. Wybierz i zainstaluj IDE (Integrated Development Environment), np. PyCharm Community Edition, VS Code z rozszerzeniem Python, lub użyj interaktywnej konsoli (IDLE). 3. Wykonaj proste ćwiczenia:
Personal Notes:
What you'll learn:
Nauka instrukcji warunkowych, pętli i tworzenia prostych funkcji. 1. Przepisz przykłady z kursu do swojego IDE i uruchom je. 2. Rozwiąż zadania:
Personal Notes:
What you'll learn:
Zapoznanie się z podstawowymi strukturami danych w Pythonie. 1. Wykonaj ćwiczenia: 2. Poszukaj przykładów użycia list, krotek i słowników w problemach z nauką o danych (np. reprezentacja danych w postaci wektorów, macierzy, itd.).
Personal Notes:
What you'll learn:
Nauka podstaw NumPy, kluczowej biblioteki do obliczeń numerycznych. 1. Zainstaluj NumPy ( `pip install numpy`). 2. Wykonaj ćwiczenia:
Personal Notes:
What you'll learn:
Nauka podstaw Pandas, biblioteki do analizy i manipulacji danymi. 1. Zainstaluj Pandas ( `pip install pandas`). 2. Wykonaj ćwiczenia:
Personal Notes:
What you'll learn:
Nauka tworzenia wykresów i wizualizacji danych. 1. Zainstaluj Matplotlib ( `pip install matplotlib`). 2. Wykonaj ćwiczenia:
Personal Notes:
What you'll learn:
Powtórzenie materiału i zaplanowanie dalszej nauki. 1. Przejrzyj kod i ćwiczenia z całego tygodnia. 2. Rozwiąż kilka zadań powtórzeniowych, aby utrwalić wiedzę. 3. Zastanów się nad kolejnymi krokami w nauce: co chcesz osiągnąć, jakie tematy chcesz zgłębić, jakie projekty chcesz zrealizować. 4. Zaplanuj dalszą naukę: poznaj biblioteki scikit-learn (uczenie maszynowe), Seaborn (zaawansowane wizualizacje) lub inne. 5. Poszukaj inspiracji: śledź blogi i profile w mediach społecznościowych związane z nauką o danych.
Personal Notes:
Share Your Learning Path
Help others discover this learning path