Update instalace (#101)

* Update instalace

* Závislost na sqlalchemy

lessons/pydata/install/index.md

@@ -3,17 +3,12 @@
 Instalace všeho potřebného není složitá a zabere jen chvíli. Pokud se během ní
 přeci jen něco pokazí, popros na Slacku nebo někoho zkušenějšího o radu.
 
-> Další kroky počítají s tím, že máš nainstalovaný a funkční Python 3.6 nebo 3.7.
-Pokud ne, návod na instalaci máme k dispozici [v začátečnickém kurzu](https://naucse.python.cz/course/pyladies/sessions/install/).
-
-> **Upozornění:**
-Na základě povšimnutí jedné z vás jsme zjistili, že jsou problémy hned se dvěma způsoby instalace Pythonu
-ve Windows. Prosím, neinstaluj Python z Windows Store
-a neinstaluj Python 3.8, v obou případech není jednoduché zprovoznit Jupyter Notebook. Doporučujeme nainstalovat
-Python 3.7.6 [odtud](https://www.python.org/downloads/release/python-376/) (vyber "executable installer", ideálně verzi `x86-64`).
-Nezapomeň v první obrazovce instalátoru zaškrtnout, že chceš přidat Python do proměnné `PATH`. Pokud chceš (a navíc víš proč), 
-s distribucí [miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html) by také neměly být problémy
-(někteří z autorů ji používají).
+Další kroky počítají s tím, že máš nainstalovaný a funkční Python 3.6, 3.7 nebo 3.8.
+Pokud ne, obecný návod na instalaci máme k dispozici [v začátečnickém kurzu](https://naucse.python.cz/course/pyladies/sessions/install/).
+
+Tip č. 1: Máš-li aktualizované Windows 10, úplně nejjednodušší je použít instalaci z [Microsoft Store](https://www.microsoft.com/store/productId/9MSSZTT1N39L).
+
+Tip č. 2: Pokud chceš, můžeš použít distribucí [miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html), s ní by také neměly být problémy. Lidé z oblasti data science (včetně některých autorů těchto materiálů) ji rádi používají - sice se tak připravují o práci s "čistým" Pythonem, ale zjednodušují si instalaci některých (zejména výpočetních) knihoven, které závisejí na externích binárních balíčcích.
 
 ## Adresář, vytvoření a aktivace virtuálního prostředí
 
@@ -31,20 +26,21 @@ mohli pracovat s knihovnami a nástroji v něm nainstalovanými.
 Do příkazové řádky s aktivním virtuálním prostředím zadej následující příkaz:
 
 ```shell
-(venv)$ python -m pip install jupyter pandas matplotlib requests seaborn scipy scikit-learn plotly xlrd openpyxl
+(venv)$ python -m pip install jupyter pandas matplotlib requests seaborn scipy scikit-learn sqlalchemy plotly xlrd openpyxl
 ```
 
 Tímto příkazem se do virtuálního prostředí nainstalovaly následující knihovny (a některé další jejich závislosti):
 
 * Jupyter - webové rozhraní pro interaktivní a reprodukovatelnou práci s Pythonem
-* Pandas - pro práci s tabulkovými daty
 * Matplotlib - jedna z nejznámějších knihoven pro tvorbu grafů
-* Seaborn - rozšíření pro Matplotlib, které umí vytvořit pokročilejší grafy
-* SciPy - švýcarský nůž pro věděcké výpočty a pokročilou matematiku
-* Scikit-learn - sbírka nejznámějších algoritmů pro strojové učení
-* Requests - knihovna pro práci s HTTP (webovými a API) požadavky
+* Openpyxl - knihovna pro načítání a zápis souborů .xlsx
+* Pandas - pro práci s tabulkovými daty
 * Plotly - knihovna pro vytváření interaktivních grafů
+* Requests - knihovna pro práci s HTTP (webovými a API) požadavky
+* Scikit-learn - sbírka nejznámějších algoritmů pro strojové učení
+* SciPy - švýcarský nůž pro vědecké výpočty a pokročilou matematiku
+* Seaborn - rozšíření pro Matplotlib, které umí vytvořit pokročilejší grafy
+* Sqlalchemy - knihovna pro sjednocený, vysokoúrovňový přístup k databázím
 * Xlrd - knihovna pro načítání souborů .xls/.xlsx
-* Openpyxl - knihovna pro načítání a zápis souborů .xlsx
 
 V následující kapitole se podíváme na to, jak Jupyter spustit a jak s ním pracovat.

runs/2020/pydata-praha-podzim/info.yml

@@ -22,6 +22,8 @@ plan:
 - title: "Představení, Jupyter notebook, základy pandas"
  slug: eda1
  date: 2020-09-15
+ materials:
+ - lesson: pydata/install 
 
 - title: "Datové typy a základy vizualizace v pandas"
  slug: eda2