Online Instructor — Analiza Danych i Optymalizacja

Your 7-Day Learning Journey

0.0%

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:

Podstawy i Terminologia - **Opis:** Wprowadzenie do świata analizy danych i optymalizacji. Poznanie podstawowych pojęć, definicji i celów. Zrozumienie, dlaczego analiza danych jest ważna we współczesnym świecie biznesu i nauki. Zapoznanie się z różnymi typami danych i ich źródłami. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie podstawowych pojęć, takich jak "analiza danych", "dane", "optymalizacja". Umiejętność rozpoznawania różnych typów danych (strukturalne, niestrukturalne). Zrozumienie dlaczego analiza danych jest istotna.

Personal Notes:

What you'll learn:

- **Opis:** Zapoznanie się z popularnymi narzędziami i platformami wykorzystywanymi w analizie danych. Obejmuje to przegląd języków programowania (Python, R), programów (np. Excel, Google Sheets) oraz platform internetowych (np. Kaggle, Datacamp). - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Znajomość popularnych narzędzi do analizy danych. Rozumienie, do czego służą poszczególne narzędzia i platformy. Rozpoznawanie, które narzędzia mogą być odpowiednie dla różnych zadań.

Personal Notes:

What you'll learn:

Średnia, Mediana, Moda i Rozkład Normalny - **Opis:** Wprowadzenie do podstawowych pojęć statystycznych. Zrozumienie pojęć takich jak średnia, mediana, moda, odchylenie standardowe. Wprowadzenie do pojęcia rozkładu normalnego i jego znaczenia w analizie danych. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie podstawowych pojęć statystycznych. Umiejętność obliczania średniej, mediany i mody dla prostych zestawów danych. Zrozumienie idei rozkładu normalnego.

Personal Notes:

What you'll learn:

Podstawy Programowania - **Opis:** Rozpoczęcie nauki podstaw programowania w Pythonie (lub R, w zależności od wyboru). Obejmuje to zrozumienie zmiennych, typów danych, instrukcji warunkowych i pętli. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie podstawowych pojęć programowania (zmienne, typy danych, pętle, instrukcje warunkowe). Umiejętność pisania prostych programów w wybranym języku.

Personal Notes:

What you'll learn:

Podstawowe Wykresy i Diagramy - **Opis:** Wprowadzenie do wizualizacji danych. Poznanie różnych typów wykresów (np. histogram, wykres słupkowy, wykres kołowy) i ich zastosowań. Nauka tworzenia prostych wykresów za pomocą narzędzi (np. Excel, Python z biblioteką Matplotlib lub Seaborn). - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Zrozumienie różnych typów wykresów. Umiejętność tworzenia prostych wykresów i diagramów za pomocą narzędzi. Umiejętność wyboru odpowiedniego typu wykresu do prezentacji danych.

Personal Notes:

What you'll learn:

Praca z Danymi i Funkcje - **Opis:** Nauka pracy z arkuszami kalkulacyjnymi (Excel lub Google Sheets). Poznanie podstawowych funkcji (SUMA, ŚREDNIA, JEŻELI, etc.). Nauka formatowania danych i tworzenia tabel. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Umiejętność pracy z arkuszami kalkulacyjnymi. Znajomość podstawowych funkcji i umiejętność ich wykorzystania. Umiejętność formatowania danych i tworzenia tabel.

Personal Notes:

What you'll learn:

- **Opis:** Podsumowanie wiedzy zdobytej w ciągu tygodnia. Przegląd tematów, które zostały omówione. Ustalenie dalszego planu nauki, wskazanie dalszych kierunków rozwoju i zasobów. - **Zasoby/Działania:** - **Oczekiwane rezultaty:** Podsumowanie wiedzy zdobytej w ciągu tygodnia. Ustalenie dalszego planu nauki. Zrozumienie obszarów, w których trzeba się jeszcze rozwijać. Gotowość do kontynuacji nauki.

Personal Notes:

Share Your Learning Path

Help others discover this learning path

Generation Progress

No active generations

View Dashboard