Acest curs este unul custom, iar în prezent lucrăm la dezvoltarea unei versiuni de curs oficiale.
Pentru mai multe informații privind curriculum, te rugăm să ne scrii pe askformore@bittnet.ro
Acest curs se adresează tuturor celor care sunt începători în Computer Science.
Cursul DevOps – Basic Data Science in Python cuprinde noțiuni despre configurarea mediului, scrierea primelor linii de cod în Python, folosind biblioteci numerice și tehnici de vizualizare a datelor.
Acest curs este unul custom, iar în prezent lucrăm la dezvoltarea unei versiuni de curs oficiale.
Pentru mai multe informații privind curriculum, te rugăm să ne scrii pe askformore@bittnet.ro
Module 1: Setting up
- Jupyter Notebook
- Jupyter Notebook magic
- Google Colab
Module 2: Basic Python Syntax
- Variables
- Strings
- Arithmetic Operators
- If statement
- Hands-on Lab: Writing a “Hello World” program, working with all the Python basic data types, using basic module operations, getting familiar with input and output
- Functions
- Lists
- Dictionaries
- Tuples
- For and While statements
- Hands-on Lab: Writing our first Python function, understanding the similarities and differences between the different kinds of collections, using the specific Python syntax for doing collection search and iteration.
Module 3: Basic Python OOP
- Classes and Objects
- Attributes and Methods
- Hands-on Lab: Writing our first Python class, getting familiar with dunders, creating a basic class hierarchy.
Module 4: Data Visualization
- Matplotlib
- Grids
- Formatting Axes
- Bar Plot
- Histograms
- Pie Chart
- Scatter Plot
- Hands-on Lab: Ploting basic polynomes and mathematical functions, playing with the number of discrete points in the plot, modifying different style and color parameters, finishing up the plot with labels and a legend and exporting it to different formats.
Module 5: Pandas
- Series
- DataFrame
- Indexing
- Sorting
- Visualization
Module 6: NumPy
- Data Types
- Ndarray
- Indexing
- Slicing
- Broadcasting
- Hands-on Lab: Working out the syntax and conceptual differences between python lists and numpy arrays, converting from one to the other, analyzing the different kind of data types and array shapes, learning to think through problems in a vectorized way.
- Project: Data Preparation for Machine Learning
