Moduł 1: Funkcje pandasa w pracy z ramką danych
- Wprowadzenie do Pandas
- Podstawowe struktury danych: Series i DataFrame
- Operacje na DataFrame
- Wczytywanie i zapisywanie danych (CSV, Excel, etc.)
- Podstawowe operacje (selekcja, filtrowanie, indeksowanie)
- Modyfikacja danych
- Dodawanie, usuwanie kolumn i wierszy
- Modyfikacja wartości w DataFrame
- Agregacja i grupowanie danych
- GroupBy
- Agregacja, sumowanie, średnie, itp.
- Łączenie i scalanie DataFrames
- merge, join, concat
- Praca z brakującymi danymi
- Identyfikacja brakujących danych
- Metody uzupełniania brakujących danych
Moduł 2: Optymalizacja czasu pracy programu
- Wprowadzenie do optymalizacji
- Znaczenie optymalizacji w programowaniu
- Optymalizacja kodu
- Efektywne struktury danych
- Unikanie powtarzających się obliczeń
- Optymalizacja pętli
- Optymalizacja Pandas
- Wektoryzacja operacji
- Unikanie apply i lambda
- Praca na dużych zbiorach danych
- Upraszczanie kodu przez tworzenie funkcji
- Tworzenie i używanie funkcji
- Refaktoryzacja kodu
Moduł 3: Praca z biblioteką numpy
- Wprowadzenie do NumPy
- Importowanie biblioteki
- Podstawowe struktury danych: ndarray
- Operacje na tablicach
- Tworzenie i modyfikacja tablic
- Indeksowanie i cięcie tablic
- Funkcje matematyczne i statystyczne
- Podstawowe operacje matematyczne
- Funkcje statystyczne i agregujące
- Algebra liniowa
- Mnożenie macierzy
- Wyznacznik, macierz odwrotna
- Praca z danymi wielowymiarowymi
- Tablice 2D, 3D i wyżej wymiarowe
- Przekształcenia kształtu tablic
- Integracja z innymi bibliotekami
Moduł 4: Tworzenie wykresów w Excelu za pomocą Pythona
- Wprowadzenie do openpyxl i xlsxwriter
- Tworzenie wykresów w Excelu
- Tworzenie prostych wykresów (liniowych, słupkowych, etc.)
- Formatowanie wykresów
- Generowanie wykresów jako obrazy (PNG)
- Wykorzystanie matplotlib do generowania wykresów
- Zapisywanie wykresów jako pliki PNG
- Zaawansowane wykresy w Excelu
- Automatyzacja raportów
- Tworzenie zautomatyzowanych raportów z wykresami
- Łączenie Pandas z openpyxl/xlsxwriter