1.9. Python: Data Science and Analysis

1.9.1. Polish

  1. Biblioteki używane w analizie numerycznej i Data Science:

    • SciPy: wprowadzenie do ekosystemu narzędzi

    • Jupyter: instalacja, uruchamianie, korzystanie, LaTeX, zaawansowane opcje

    • Markdown: krótkie wprowadzenie do składni i możliwości

    • NumPy: analiza numeryczna

    • Pandas: obróbka danych

    • Matplotlib: wizualizacja danych

  2. Praca z danymi:

    • Pobieranie danych z różnych źródeł

    • Oczyszczanie informacji

    • Selekcja istotnych informacji

    • Wykorzystanie metod NumPy, Pandas i Matplotlib

    • Przygotowanie do analizy

    • Wizualizacja danych

  3. Case studies:

    • COVID-19

    • dane sportowe

    • dane finansowe

    • sensory IoT