**Podsumowanie i Przegląd Materiału

Przez ten tydzień przeszliśmy przez wiele zagadnień. Zaczęliśmy od podstaw Pythona, takich jak zmienne, typy danych, operatory i struktury kontrolne (pętle, warunki). Następnie przeszliśmy do pracy z listami, słownikami i funkcjami. Kolejnym krokiem było wprowadzenie biblioteki Pandas do analizy danych, gdzie uczyliśmy się wczytywać, manipulować i analizować dane. Uczyliśmy się wizualizować dane za pomocą biblioteki Matplotlib. Wreszcie, zagłębiliśmy się w podstawy NumPy, która jest kluczowa dla efektywnej pracy z danymi liczbowymi. Przyjrzyjmy się krótko kluczowym elementom każdego dnia.

Pamiętasz, jak definiuje się zmienne? Jakie są podstawowe typy danych? Jak działają operatory logiczne i arytmetyczne? Jak tworzyć pętle for i while? Spróbuj przypomnieć sobie te pojęcia na przykładach.

Przykład:

# Zmienna przechowująca wiek
wiek = 30

# Typ danych (integer - liczba całkowita)
print(type(wiek))

# Pętla for iterująca po liście
owoce = ['jabłko', 'banan', 'pomarańcza']
for owoc in owoce:
    print(f'Lubię {owoc}')

Pamiętaj o strukturach warunkowych if, elif i else do podejmowania decyzji w kodzie.

Listy są uporządkowanymi kolekcjami danych, a słowniki przechowują dane w parach klucz-wartość. Funkcje pozwalają na wielokrotne wykorzystywanie kodu.

Przykład:

# Lista liczb
liczby = [1, 2, 3, 4, 5]
print(liczby[0]) # Wyświetla pierwszy element (indeks 0)

# Słownik przechowujący informacje o osobie
osoba = {"imię": "Anna", "wiek": 28, "zawód": "programista"}
print(osoba["imię"])

# Definicja funkcji
def powitaj(imie):
    return f"Cześć, {imie}!"

print(powitaj("Jan"))

Biblioteka Pandas to potężne narzędzie do analizy danych. Pozwala na wczytywanie danych z różnych źródeł (CSV, Excel), czyszczenie i manipulację danymi (filtrowanie, sortowanie, dodawanie kolumn) oraz podstawowe statystyki. Pamiętasz, jak wczytać plik CSV do DataFrame? Jak wyświetlić kilka pierwszych wierszy? Jak obliczyć średnią wartość kolumny?

Przykład:

import pandas as pd

# Wczytywanie pliku CSV
data = pd.read_csv('dane.csv')

# Wyświetlanie pierwszych 5 wierszy
print(data.head())

# Obliczanie średniej wieku
srednia_wieku = data['wiek'].mean()
print(f'Średnia wieku: {srednia_wieku}')

Matplotlib to biblioteka do tworzenia wykresów. Uczyłeś się tworzyć wykresy liniowe, słupkowe, rozrzutu i kołowe. Pamiętasz, jak dodawać tytuły, etykiety osi i legendy?

Przykład:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]

plt.plot(x, y)
plt.title('Prosty Wykres Liniowy')
plt.xlabel('Oś X')
plt.ylabel('Oś Y')
plt.show()

NumPy to biblioteka do szybkiej pracy z tablicami i macierzami. Pozwala na efektywne operacje matematyczne. Pamiętasz, jak tworzyć tablice NumPy? Jak obliczać sumę elementów tablicy? Jak wykonywać operacje na tablicach?

Przykład:

import numpy as np

# Tworzenie tablicy NumPy
tablica = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Obliczanie sumy elementów
suma = np.sum(tablica)
print(f'Suma: {suma}')

# Dodawanie do każdego elementu tablicy
nowa_tablica = tablica + 5
print(nowa_tablica)

Teraz, kiedy masz solidne podstawy, czas zaplanować kolejne kroki.
* Scikit-learn: Biblioteka do uczenia maszynowego. Umożliwia budowanie modeli predykcyjnych. Zaczniemy od uczenia nadzorowanego (regresja, klasyfikacja), a potem przejdziemy do nienadzorowanego (klasteryzacja, redukcja wymiarowości).
* Seaborn: Biblioteka do zaawansowanej wizualizacji danych, która buduje na Matplotlib, oferując piękniejsze i bardziej informatywne wykresy. Pozwoli ci na jeszcze lepsze prezentowanie wyników analizy danych.
Projekty:* Buduj własne projekty, aby utrwalić wiedzę i zbudować portfolio. Możesz analizować dane z otwartych źródeł (np. dane pogodowe, dane finansowe) lub stworzyć własne zestawy danych (np. dotyczące Twoich nawyków).