Datový kurz PyLadies

Lekce 1 – Představení, Jupyter notebook, základy pandas (5. 2. 2020)

• Instalace knihoven a nástrojů
• Základy práce s Jupyter Notebookem
• Základní manipulace s tabulkovými daty

Lekce 2 – Explorační datová analýza a statistika jedné proměnné (12. 2. 2020)

• EDA - Analýza jedné proměnné
• Feedback k minulé lekci a dotazům

Lekce 3 – EDA — více proměnných a vztahy (19. 2. 2020)

• EDA - Analýza více proměnných a vztahů
• Feedback k minulé lekci a dotazům

Lekce 4 – EDA — Nulové hodnoty a odlehlá pozorování (26. 2. 2020)

• EDA - Nulové hodnoty a odlehlá pozorování

Lekce 5 – EDA — Reprezentativnost dat, CLT a automatický pomocník (4. 3. 2020)

• EDA - Reprezentativnost dat a Centrální limitní věta
• EDA - Pandas profiling

Lekce 6 – EDA — Testování a význam statistických hypotéz (11. 3. 2020)

• EDA - Testování statistických hypotéz a p-value

Lekce 7 – Databáze (18. 3. 2020)

• Databáze a SQL

Lekce 8 – API (25. 3. 2020)

• API

Lekce 9 – Webscraping (1. 4. 2020)

• Webscraping

Lekce 10 – Strojové učení - úvod, regrese (29. 4. 2020)

• Domácí příprava na hodinu strojového učení
• Ilustrační příklad (regrese)
• Úkoly (regrese)
• Regrese - základní metriky
• Regrese - Co bych měla po této lekci znát ..

Lekce 11 – Strojové učení - pokračování regrese (6. 5. 2020)

• Knihovna Scikit-learn

Lekce 12 – Strojové učení - klasifikace (13. 5. 2020)

• Úvod klasifikace
• Klasifikační metriky

Lekce 13 – Shlukovací analýza (20. 5. 2020)

• Shlukování (Clustering)
• Shlukovací metriky

Lekce 14 – Analýza hlavních komponent (PCA) (27. 5. 2020)

• Analýza hlavních komponent (PCA)

Lekce 15 – Interaktivní vizualizace a aplikace (3. 6. 2020)

• Interaktivní vizualizace a aplikace I.
• Interaktivní vizualizace a aplikace II.

Lekce 16 – Analýza časových řad (10. 6. 2020)

• Analýza časových řad

Lekce 17 – Závěrečná hodina — předpokládaný konec kurzu (17. 6. 2020)