Python for Data Processing and Analysis
Informacje Ogólne
- WYKŁAD: dr Anna Cena, poniedziałek 15.00 (MS Teams)
- LABORATORIUM: dr Michał Łaźniewski, poniedziałek 16:45, 18.30 (MS Teams)
Materiały do zajęć
Github repo [https://github.com/cena-teaching/padpy2021]
MS Teams – zespół PADPy 2020/2021
Wymagane oprogramowanie
- Python 3.7 Sugerowana dystrybucja: Anaconda (zawiera większość pakietów i narzędzi, z których będziemy korzystać, w tym Jupytera
Literatura
- Gagolewski M., Bartoszuk M., Cena A., Przetwarzanie i analiza danych w języku Python, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2016
- McKinney W., Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython, O’Reilly Media, 2012
- Richert W., Coelho L.P., Building Machine Learning Systems with Python, Packt Publishing, 2013
- Lutz M., Learning Python, O’Reilly Media, 2013
- Bressert E., SciPy and NumPy, O’Reilly Media, 2012
- VanderPlas J., Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data, O’Reilly, 2016
Harmonogram
wykład temat lab 1,2 temat
1 2020-10-05 skalary 2020-10-05 intro
2 2020-10-12 iteracyjne, pętle 2020-10-12 iteracyjne
3 2020-10-19 dict,set,funkcje 2020-10-19 funkcje
4 2020-10-26 wyjątki,moduły 2020-10-26 funkcje
5 2020-11-02 obiektowe 2020-11-02 obiektowe PD1
6 2020-11-09 numpy 2020-11-09 numpy
7 2020-11-16 pandas 2020-11-16 numpy + pandas
8 2020-11-23 pandas 2020-11-23 pandas Od PD1
9 2020-11-30 grafika 2020-11-30 pandas PD2
10 2020-12-07 napisy 2020-12-07 grafika
11 2020-12-14 pliki,web scr. 2020-12-14 napisy PD3
12 2020-12-21 statystyka 2020-12-21 pliki Od PD2
13 2021-01-11 uczenie masz. 2021-01-11 stat. + ucz.
14 2021-01-18 uczenie masz. 2021-01-18 oddawanie pd 3 Od PD3, PD4
15 2021-01-25 inne zastosowania 2021-01-25 oddawanie pd 3
2021-02-01 Od PD4