<h1>Gratulujeme! 🎉</h1> <p style="color:#637381;">Hotovo! Dokončili jste další milník.</p>

Pro pokračování zadejte prosím svůj e-mail k ověření.

Poslali jsme 6místný kód na #MAIL_ADDRESS#\nZkontrolujte prosím doručenou poštu nebo spam a zadejte níže kód pro pokračování.

Ověřovací kód odeslán

Děkujeme za platbu. Nyní můžete přistupovat k {collectionName} jednoduchým kliknutím na tlačítko níže.

Ano, úspěšně jste objednali! 🎉

Odemknout tento exkluzivní kurz

Zdá se, že vaše e-mailová adresa není momentálně na seznamu oprávněných přístupů. Ujistěte se prosím, že používáte e-mailovou adresu, která byla pozvána, nebo kontaktujte vlastníka obsahu pro pomoc.

Pro přístup je vyžadováno ověření

PROGRAMMING FOR BEGINNERS 2025

Úvod: proč se učit programovat v roce 2025 a jak bude kurz probíhat

Jak z této učebnice vytěžit maximum: přístup, nástroje a první tipy

INTRODUCTION TO DATA ANALYSIS

Python pro analýzu dat v praxi: od prvních kroků po idiomatický kód

Typy analýz dat a jejich použití v roce 2025

INTRODUCTION ΤΟ PYTHON

Základy jazyka Python: vlastnosti, získávání nápovědy a dobré návyky

Rozdíly mezi analýzou dat, data science a strojovým učením pro začátečníky

IMPORTANT PYTHON LIBARIES

Instalace a nastavení prostředí: správce balíčků, IPython a Jupyter v roce 2025

Web scraping eticky a legálně: requests a Beautiful Soup krok za krokem

DATA MANIPULATION

NumPy a pandas: klíčové operace, indexace, řezání a spojování dat

DATA AGGREGATION

Agregace dat v pandas: groupby a vzor Split-Apply-Combine

HOW TO USE SCIKIT LEARN

Základy scikit-learn: načítání dat, regrese a vyhodnocení modelu

CYBER SECURITY

Základy kybernetické bezpečnosti pro programátory: hrozby, šifrování a etika

Linux pro datovou a vývojovou praxi: OS komponenty, bezpečnost a open-source

ZÁVĚREČNÉ KVÍZY A PRŮZKUMY

Kvíz: základy Pythonu a práce v IPython/Jupyter

Kvíz: web scraping – postup, etika a právní rámec

Kvíz: NumPy – indexace, řezání a vektorizace

Kvíz: pandas – import, čištění, agregace a groupby

Kvíz: vizualizace a interpretace výsledků analýzy

Kvíz: scikit-learn – příprava dat, trénink a hodnocení

Kvíz: kybernetická bezpečnost – útoky a obranné postupy

Kvíz: Linux a otevřený software – bezpečnost a praxe

Průzkum: sebehodnocení dosažení cílů kurzu a další potřeby

Průzkum: zpětná vazba ke kvalitě obsahu, tempu a nástrojům

Naučte se programovat a analyzovat data v jazyce Python od úplných základů až po praktické projekty. Kurz Úvod do programování a dat v Pythonu 2025 je navržen pro úplné začátečníky i zvídavé profesionály, kteří chtějí rychle získat moderní digitální dovednosti. Začneme přehledně: proč se v roce 2025 vyplatí ovládat Python, jak fungují data v praxi a jak si krok za krokem vybudovat jistotu v psaní čistého, idiomatického kódu. Čeká vás hands‑on přístup s IPythonem a Jupyterem, práce s NumPy a pandas, agregace a groupby, etický web scraping, první modely ve scikit‑learn i nezbytné základy kybernetické bezpečnosti a Linuxu pro bezpečnou a efektivní práci. Každý blok doplňují cílené kvízy pro upevnění znalostí a průzkumy, které vám pomohou sledovat vlastní pokrok. Vše je aktualizováno pro rok 2025 – od nástrojů po osvědčené postupy. Na konci kurzu dokážete samostatně načíst, vyčistit, vizualizovat a interpretovat data, postavit jednoduchý prediktivní model a porozumět zásadám bezpečného vývoje. Přidejte se a posuňte svou kariéru díky praktickému, srozumitelnému a aktuálnímu kurzu Pythonu.

Úvod do programování a dat v Pythonu 2025

<div class="simple-box-wrapper">
    <div class="simple-box">
        <div class="column">
            <p>Úvod do programování a dat v Pythonu 2025 je systematicky vystavěný kurz pro vývojáře, kteří chtějí spojit pevné základy programování s praktickou analýzou dat a moderním ekosystémem nástrojů. Začneme motivací a přínosy učení v roce 2025, vyjasníme očekávání a nastavíme praktický režim práce: krátké teoretické bloky, okamžité aplikace a průběžné mini‑projekty. Vysvětlíme, jak z učebnice i doprovodných materiálů vytěžit maximum, jaké nástroje potřebujete, a nabídneme doporučený workflow v IPythonu a Jupyteru, aby byl váš postup replikovatelný, auditovatelný a připravený na týmovou spolupráci.</p>

<p>Na část zaměřenou na data přejdeme s důrazem na idiomatický Python pro analýzu: od popisné, přes prediktivní až po preskriptivní analýzu v kontextu roku 2025. Prakticky projdeme knihovny NumPy a pandas (indexace, řezání, spojování, práce s chybějícími daty, transformace a vizualizace), agregace pomocí groupby ve vzoru Split–Apply–Combine a první modely ve scikit‑learn (načítání dat, příprava, lineární regrese, evaluace a predikce). Součástí je bezpečná práce s webovými daty: etický a právní rámec web scrapingu, requests a Beautiful Soup krok za krokem. V závěru rozšíříme záběr o aplikační minimum kybernetické bezpečnosti pro programátory a praktické základy Linuxu včetně bezpečnostních konceptů a open‑source praxe. Každý tematický celek uzavírají kvízy a průzkumy, které podpoří sebehodnocení pokroku, zjemní tempo výuky a pomohou zacílit další studium.</p>
        </div>
    </div>
</div>
