Oy 1 — Foundations (Asoslar)

🎯 Bu oydagi maqsad

Oy oxirida siz quyidagilarni bila olasiz:

• Matematika asoslari (linear algebra, calculus, statistika) ML kontekstida
• NumPy bilan vektor va matritsalarni samarali qayta ishlash
• Pandas bilan real ma'lumotlarni tahlil qilish
• Matplotlib/Seaborn bilan ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish
• Tugatish: real datasetda to'liq EDA (Exploratory Data Analysis) report yozish

Haftalik taqsimot

Boblar tartibi

1. Matematika asoslari — Linear algebra, calculus, statistika
2. NumPy — Tezkor vektor/matritsa operatsiyalari
3. Pandas — Tabular data bilan ishlash
4. Matplotlib va Seaborn — Vizualizatsiya
5. EDA loyihasi (Capstone) — To'liq amaliy loyiha
6. Mashqlar — Barcha mavzular bo'yicha mashqlar to'plami

Bu oydan keyin nima qila olasiz?

• Kaggle'dagi har qanday tabular datasetni o'qib, tahlil qila olasiz
• Backend'da kelayotgan JSON ma'lumotlarini DataFrame'ga aylantirib, statistika chiqarib bera olasiz
• ML loyihalarida 60-80% vaqt sarflanadigan "data wrangling" qismini bajara olasiz
• Mijozga hisobot tayyorlash uchun chiroyli grafiklar chiza olasiz

Backend Dev uchun maslahat

Sizning advantage'ingiz — JSON, dict, list bilan ishlash. Pandas DataFrame'ni "in-memory PostgreSQL table" deb tasavvur qiling:

• df.head() ≈ SELECT * FROM table LIMIT 5
• df.groupby('col').sum() ≈ SELECT col, SUM(...) FROM table GROUP BY col
• df.merge(df2) ≈ JOIN
• df.query("age > 30") ≈ WHERE age > 30

Bu mental model bilan Pandas'ni juda tez tushunasiz.

Boshlash

Matematika asoslari bilan boshlang.