- Definirea unei funcții în Python. Funcții de ordin înalt: lambda, map(), filter(), reduce().
- Generatori, funcțiile încorporate next() și iter(). Colecții de date. Tuple, namedtuple. Modulele Datetime, Math și Random. Expresii regulate.
- Colectarea automată a datelor.Web scraping. Obținerea codului html al unei pagini webfolosind Requests și Beautiful Soup. Salvarea datelor captate în fișiere .csv. Utilizarea librăriei Pandas pentru importarea și manipularea datelor.
- Analiza datelor cu Python. Crearea listelor cu ajutorul librăriei NumPy. Operații de bază din librăria NumPy.
- Utilizarea librăriei Pandas pentru: serii de date, cadre de date, metoda GroupBy, fuzionarea și concatenarea datelor, diverse operațiuni, date de intrare și ieșire.
- Vizualizarea datelor folosind Matplotlib. Crearea graficelor folosind Matplotlib.
- Vizualizarea interactivă a datelor folosind librăriile Plotly și Cufflinks. Utilizarea librăriei Cufflinks și funcției iplot().
- Introducere în calcule științifice în Python: SymPy, SciPy. Sympy - Algebră simbolică în Python. SciPy - Biblioteca de algoritmi științifici pentru Python.
- Prelucrarea imaginilor cu Python. Prezentarea librăriilor de bază ce permit manipulări elementare asupra imaginilor: rotire, schimbare rezoluție, aplicare zgomot, reducerea zgomotului cu diverse filtre etc.