Wyzwanie 100 dni

Tracker: 100 dni nauki Pythona

45 zagadnień od pierwszej zmiennej do automatycznego raportu. Codziennie zaznaczasz jedną kratkę i widzisz, ile już masz za sobą.

Teoria · dzień 1: poznajesz temat Praktyka · dzień 2: piszesz kod Powtórka · co 5 tematów
🥷
Poziom 1

Nowicjusz

Podstawy Pythona

  1. 01Po co analitykowi Python i czym różni się od Excela i SQL
  2. 02Instalacja: Python i VS Code albo Jupyter
  3. 03Zmienne i typy: liczby, tekst, prawda i fałsz
  4. 04Teksty i f-stringi
  5. 05Listy i operacje na listach
  6. ↻Dzień powtórki: tematy 01–05
  7. 06Słowniki
  8. 07Warunki: if, elif, else
  9. 08Pętla for i range
  10. 09Pętla while, break i continue
  11. 10Funkcje: def, argumenty, return
  12. ↻Dzień powtórki: tematy 06–10
  13. 11Moduły, import i pip install
  14. 12Pliki i ścieżki: open, CSV
  15. 13Błędy: try i except
  16. 14List comprehension
  17. 15Daty z modułem datetime
  18. ↻Dzień powtórki: tematy 11–15
Zaliczone na tym poziomie: / 33
⚔️
Poziom 2

Wojownik

pandas, czyli tabele w Pythonie

  1. 16pandas na start: Series i DataFrame
  2. 17Wczytanie CSV i Excela
  3. 18Pierwszy rzut oka: head, info, describe
  4. 19Wybieranie kolumn i wierszy: loc, iloc
  5. 20Filtrowanie wierszy
  6. ↻Dzień powtórki: tematy 16–20
  7. 21Sortowanie i TOP N
  8. 22Brakujące wartości
  9. 23Duplikaty i typy kolumn
  10. 24Nowe kolumny i np.where
  11. 25Metody tekstowe .str
  12. ↻Dzień powtórki: tematy 21–25
  13. 26Daty w pandas: to_datetime i .dt
  14. 27groupby i agg
  15. 28Tabele przestawne: pivot_table
  16. 29Łączenie tabel: merge i concat
  17. 30Zapis wyników do CSV i Excela
  18. ↻Dzień powtórki: tematy 26–30
Zaliczone na tym poziomie: / 33
🏆
Poziom 3

Mistrz

Wykresy, analiza i automatyzacja

  1. 31Wykresy w matplotlib
  2. 32Wykresy w seaborn
  3. 33Analiza eksploracyjna (EDA) krok po kroku
  4. 34Statystyka opisowa i korelacja
  5. 35Szeregi czasowe: resample i średnia krocząca
  6. ↻Dzień powtórki: tematy 31–35
  7. 36Ranking i poprzedni wiersz: rank, shift, transform
  8. 37Python i SQL: zapytanie z bazy do DataFrame
  9. 38Raport w Excelu z formatowaniem (openpyxl)
  10. 39Automatyzacja: skrypt, który odświeża raport
  11. 40Środowisko wirtualne i requirements.txt
  12. ↻Dzień powtórki: tematy 36–40
  13. 41Jupyter Notebook: porządek i opis analizy
  14. 42Dane z API (requests)
  15. 43Python w Power BI
  16. 44Git i GitHub dla analityka
  17. 45Python i AI: Copilot, ChatGPT i Claude Code
  18. ↻Dzień powtórki: tematy 41–45
  19. ★Mini-projekt: analiza prawdziwego zbioru danych od pliku CSV do wniosków
Zaliczone na tym poziomie: / 34
/ 100Tak trzymaj!

Zaznaczenia zapisują się w tej przeglądarce, więc po powrocie widzisz swój postęp. Nic nie trafia na serwer.

Koszyk