1. Introduction

Introduction

• 1.1. Description
• 1.2. Program
• 1.3. Agenda
• 1.4. Survey

2. Jupyter

Jupyter

• 2.1. Jupyter
  • 2.1.1. Install
  • 2.1.2. Run
  • 2.1.3. Using
  • 2.1.4. Shortcut keys
  • 2.1.5. Cells
  • 2.1.6. Run
  • 2.1.7. Magic commands
  • 2.1.8. Kernels
  • 2.1.9. Functions
  • 2.1.10. Performance and profiling
  • 2.1.11. Markdown
  • 2.1.12. Embedding objects
  • 2.1.13. Workflow
  • 2.1.14. Execute terminal commands
  • 2.1.15. Output to different formats
  • 2.1.16. Assignments

3. Python

Introduction

• 3.1. Tools and libs
  • 3.1.1. Libraries in Data Science and Machine Learning
• 3.2. Python Syntax
  • 3.2.1. Indentation instead of braces
  • 3.2.2. End of lines
  • 3.2.3. Comments
  • 3.2.4. Variables and constants
  • 3.2.5. print()
• 3.3. Types
  • 3.3.1. int
  • 3.3.2. float
  • 3.3.3. str
  • 3.3.4. bool
  • 3.3.5. Boolean logic
  • 3.3.6. Logic operators
  • 3.3.7. Assignments
  • 3.3.8. Operators
• 3.4. Sequences
• 3.5. Mappings
• 3.6. Conditionals
• 3.7. Looping
• 3.8. Control Flow
• 3.9. Functions
• 3.10. Object Oriented Programming
• 3.11. Packages
• 3.12. Math
• 3.13. Serialization
• 3.14. Performance

4. Data Visualization

Data Visualization

• 4.1. Plotly
  • 4.1.1. Installation
  • 4.1.2. Offline usage
  • 4.1.3. Jupyter Usage
  • 4.1.4. Plot Controls & IPython widgets
  • 4.1.5. Charts
  • 4.1.6. Time Series
  • 4.1.7. Two plots
  • 4.1.8. 3D Plotting
• 4.2. Bokeh
  • 4.2.1. Installation
  • 4.2.2. Download Sample Data
  • 4.2.3. Charts
• 4.3. Seaborn
• 4.4. Generowanie grafów
  • 4.4.1. PyDotPlus
  • 4.4.2. Graphviz

5. Scipy

Scipy

• 5.1. SciPy
  • 5.1.1. Rationale