Sposób pracy nad projektami

📌 Ogólne zasady pracy nad projektami

1. Wszystkie analizy prowadzimy w Pythonie

   • Możliwe jest zarówno budowanie pakietu i uruchamianie analiz przez CLI jak i stworzenie przejrzystych Jupyter Notebooks.
   • Środowisko wirtualne musi być odtwarzalne, a więc konieczne jest dodanie jego definicji do repozytorium.

2. Dokumentacja

   • Ostateczne wyniki projektu powinny zostać udostępnione w formie dokumentacji w GitHub Pages (możliwa inna forma).
   • Należy prowadzić cotygodniowy dziennik (log), gdzie będą 2 sekcje: 1) osiągniety postęp oraz 2) napotkanie problemy / kwestie do przedyskutowania podczas zajęć.
   • Plik README.md powinien zawierać kroki, które należy podjąć aby uruchomić analizy.

3. Praca podczas zajęć

   • Przed każdym zajęciami należy mieć gotowy log (patrz wyżej), na jego podstawie będziemy prowadzić dyskusję co dalej z projektem.
4. Pracujemy w grupach 3-osobowych

📅 Harmonogram

- Marzec:
    - 21 - Omówienie i wybranie tematów
    - 28 - Przedstawienie wybranych źródeł danych i koncepcji projektu
- Kwiecień:
    - 04 + 11 - Dostęp do danych (pobieranie, wczytywanie)
    - 25 + 30 - Przygotowane dane do przeprowadzenia analizy (czyszczenie, przygotowanie i eksploracja)
- Maj:
    - 09 + 16 + 23 - Modelowanie / analizy statystyczne / ML
- Czerwiec:
    - 30 + 06 - Wyniki (wizualizacja)
    - 13 + 25 - Opracowanie rezultatów projektu i wystawienie ocen