localizeflow[bot]
c945bd6341
|
2 weeks ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 2 weeks ago | |
README.md
ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಸ್ನೇಹಪರ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಗೆ ಸ್ವಾಗತ! ಈ ಸರಳ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವು ನೀವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಆರಂಭಿಕರಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
📚 ನೀವು ಇಲ್ಲಿ ಏನು ಕಾಣುತ್ತೀರಿ
ಪ್ರತಿ ಉದಾಹರಣೆ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಮತ್ತು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
- ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳು
- ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ತತ್ವವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸರಳ, ಓದಲು ಸುಲಭವಾದ ಕೋಡ್
- ಈ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನೈಜ-ಜಗತ್ತಿನ ಸನ್ನಿವೇಶ
- ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ನೀವು ಏನು ನೋಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯಲು
🚀 ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳು
ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ನೀವು ಹೊಂದಿರುವುದು:
- Python 3.7 ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಮೇಲಿನ ಆವೃತ್ತಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ
- Python ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬ ಮೂಲಭೂತ ಅರ್ಥ
ಅಗತ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು
pip install pandas numpy matplotlib
📖 ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಅವಲೋಕನ
1. ಹಲೋ ವರ್ಲ್ಡ್ - ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಶೈಲಿ
ಫೈಲ್: 01_hello_world_data_science.py
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ! ಕಲಿಯಿರಿ ಹೇಗೆ:
- ಸರಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು
- ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವುದು
ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಆರಂಭಿಕರಿಗೆ ಇದು ಅವರ ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡಲು ಪರಿಪೂರ್ಣ.
2. ಡೇಟಾ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು
ಫೈಲ್: 02_loading_data.py
ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಮೂಲಭೂತಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ:
- CSV ಫೈಲ್ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಓದುವುದು
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಮೊದಲ ಕೆಲವು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸುವುದು
- ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು
- ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಇದು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಯೋಜನೆಯ ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿರುತ್ತದೆ!
3. ಸರಳ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಫೈಲ್: 03_simple_analysis.py
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ:
- ಮೂಲಭೂತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ (ಸರಾಸರಿ, ಮಧ್ಯಮ, ಮೋಡ್)
- ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ
- ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಭವನೆಯನ್ನು ಎಣಿಸಿ
- ಶರತ್ತುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ
ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಸರಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದನ್ನು ನೋಡಿ.
4. ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮೂಲಭೂತಗಳು
ಫೈಲ್: 04_basic_visualization.py
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ:
- ಸರಳ ಬಾರ್ ಚಾರ್ಟ್ ಮಾಡಿ
- ಲೈನ್ ಪ್ಲಾಟ್ ರಚಿಸಿ
- ಪೈ ಚಾರ್ಟ್ ತಯಾರಿಸಿ
- ನಿಮ್ಮ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿ ಉಳಿಸಿ
ನಿಮ್ಮ ಕಂಡುಹಿಡಿತಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯವಾಗಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಕಲಿಯಿರಿ!
5. ನೈಜ ಡೇಟಾ ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು
ಫೈಲ್: 05_real_world_example.py
ಎಲ್ಲವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ:
- ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಿಂದ ನೈಜ ಡೇಟಾ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು
- ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ
- ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಡೆಸಿ
- ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ
- ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
ಈ ಉದಾಹರಣೆ ಆರಂಭದಿಂದ ಕೊನೆವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
🎯 ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು
-
ಆರಂಭದಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಕಷ್ಟದ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯೆಬದ್ಧವಾಗಿವೆ.
01_hello_world_data_science.pyನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿಯಿರಿ. -
ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಓದಿ: ಪ್ರತಿ ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸುವ ವಿವರವಾದ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಗಮನದಿಂದ ಓದಿ!
-
ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಿ: ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಿ - ಹೀಗೆ ನೀವು ಕಲಿಯುತ್ತೀರಿ!
-
ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿ: ಪ್ರತಿ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದದನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ.
-
ಅದರ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಿ: ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಆಲೋಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.
💡 ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ ಸಲಹೆಗಳು
- ತ್ವರೆಯಲ್ಲದೆ: ಮುಂದಿನ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹೋಗುವ ಮೊದಲು ಪ್ರತಿ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ
- ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಃ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ: ಕಾಪಿ-ಪೇಸ್ಟ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಟೈಪಿಂಗ್ ನಿಮಗೆ ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ನೆನಪಿಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಅಪರಿಚಿತ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ: ನೀವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದ ಯಾವುದಾದರೂ ಕಂಡರೆ, ಅದನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ ಅಥವಾ ಮುಖ್ಯ ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ ಹುಡುಕಿ
- ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ: ಸಹಾಯ ಬೇಕಾದರೆ ಚರ್ಚಾ ವೇದಿಕೆ ಸೇರಿ
- ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಿ: ವಾರಕ್ಕೆ ಒಂದು ಬಾರಿ ದೀರ್ಘ ಅವಧಿ ಬದಲು ಪ್ರತಿದಿನ ಸ್ವಲ್ಪ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ
🔗 ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು
ಈ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನೀವು ಸಿದ್ಧರಾಗಿದ್ದೀರಿ:
- ಮುಖ್ಯ ಪಠ್ಯಕ್ರಮ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು
- ಪ್ರತಿ ಪಾಠ ಫೋಲ್ಡರ್ನಲ್ಲಿನ ನಿಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು
- ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಗೆ ಜುಪಿಟರ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು
- ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು
📚 ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
- ಮುಖ್ಯ ಪಠ್ಯಕ್ರಮ - ಸಂಪೂರ್ಣ 20-ಪಾಠ ಕೋರ್ಸ್
- ಶಿಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ - ನಿಮ್ಮ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸುವುದು
- Microsoft Learn - ಉಚಿತ ಆನ್ಲೈನ್ ಕಲಿಕೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು
- Python ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ - ಅಧಿಕೃತ Python ರೆಫರೆನ್ಸ್
🤝 ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದು
ದೋಷ ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದ್ದೀರಾ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಐಡಿಯಾ ಇದೆಯಾ? ನಾವು ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತೇವೆ! ದಯವಿಟ್ಟು ನಮ್ಮ ಕೊಡುಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನೋಡಿ.
ಸಂತೋಷಕರ ಕಲಿಕೆ! 🎉
ಮರೆಮಾಡಬೇಡಿ: ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಪರಿಣಿತರೂ ಒಮ್ಮೆ ಆರಂಭಿಕರಾಗಿದ್ದರು. ಒಂದು ಹಂತವನ್ನು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ, ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಭಯಪಡಬೇಡಿ - ಅವು ಕಲಿಕೆಯ ಭಾಗವಾಗಿವೆ!
ಅಸ್ವೀಕಾರ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.