Lekcija prikazuje primenu linearne regresije u Pythonu korišćenjem NumPy biblioteke, uz objašnjenje osnovnog modela i praktične primere za analizu odnosa između podataka.

Kratak pregled rada sa nedostajućim vrednostima i osnovnih tehnika čišćenja podataka u Python Pandas biblioteci, uz praktične primere.

Lekcija obrađuje sortiranje podataka i frekvencijsku analizu u Python biblioteci Pandas. Prikazane su osnovne metode za organizaciju podataka (sort_values(), sort_index()) i analizu učestalosti vrednosti pomoću value_counts(), kroz praktične i primenljive primere.

U ovoj lekciji naučićeš kako da filtriraš podatke u Python Pandas biblioteci pomoću uslovnih izraza, logičkih operatora i funkcija koje olakšavaju izdvajanje tačno onih redova koji su ti potrebni.

Upoznaj Pandas metode mean, median i mode i nauči kako da ih primeniš na različite vrste podataka u DataFrame-u kroz jednostavne i praktične primere.

U ovoj lekciji naučićeš kako da pristupiš podacima u Pandas DataFrame-u pomoću uglastih zagrada [], kao i metoda loc i iloc.

Nauči kako da u Pandas biblioteci prepoznaš tipove podataka, rukuješ vrednostima koje nedostaju i pravilno koristiš indeksiranje u DataFrame-ovima i Series-ima.

U ovoj lekciji naučićeš osnovne koncepte Pandas biblioteke – kako se kreiraju i koriste DataFrame i Series objekt

Nauči kako da vizualizuješ podatke u Python-u koristeći matplotlib. Praktični primeri, grafici i jednostavna objašnjenja za brzo savladavanje osnovnih tehnika vizualizacije podataka.

Vodič za korišćenje Jupyter Notebook-a – pregled radnih sveski, izvršavanje koda i interaktivno istraživanje podataka.

Uvod u Python sa praktičnim primerima i vežbama – idealno za ponavljanje znanja pre prelaska na Pandas.