Datový kurz PyLadies

Lekce 1 – Představení, Jupyter notebook, základy pandas (23. 1. 2020)

• Instalace knihoven a nástrojů
• Základy práce s Jupyter Notebookem
• Knihovna pandas a základní manipulace s tabulkovými daty

Lekce 2 – Datové typy a základy vizualizace v pandas (30. 1. 2020)

• Pandas - datové typy a základní operace
• Základy vizualizace - v pandas a pro pandas

Lekce 3 – Explorativní datová analýza a statistika jedné proměnné (6. 2. 2020)

• Analýza jedné proměnné a časových řad

Lekce 4 – Explorativní datová analýza a více zdrojů / proměnných (13. 2. 2020)

• Pandas - spojování tabulek a vztahy mezi více proměnnými

Lekce 5 – Explorativní datová analýza a pokročilejší manipulace (20. 2. 2020)

• Pandas - práce s indexy a analýza dat po skupinách

Lekce 6 – Opakovací hodina (bez materiálů) (27. 2. 2020)

Lekce 7 – Databáze (5. 3. 2020)

• Databáze a SQL

Lekce 8 – Webscraping (virtuální) (2. 4. 2020)

• Webscraping

Lekce 9 – API (virtuální) (9. 4. 2020)

• API

Lekce 10 – Strojové učení - úvod, regrese (virtuální) (23. 4. 2020)

• Ilustrační příklad (regrese)
• Úkoly (regrese)
• Regrese - základní metriky
• Regrese - Co bych měla po této lekci znát ..

Lekce 11 – Strojové učení - knihovna scikit-learn, klasifikace (virtuální) (30. 4. 2020)

• Knihovna Scikit-learn
• Implementace úlohy z domácího úkolu
• Úvod klasifikace
• Klasifikační metriky
• Klasifikace - Co bych měla po této lekci znát ..

Lekce 12 – Analýza hlavních komponent (PCA) (virtuální) (7. 5. 2020)

• Analýza hlavních komponent (PCA)

Lekce 13 – Interaktivní vizualizace a aplikace (virtuální) (14. 5. 2020)

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

Lekce 14 – Definování projektů v datové analytice (virtuální) (21. 5. 2020)