History

leestott 57edd69619 🌐 Update translations via Co-op Translator		3 months ago
..
README.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	3 months ago

README.md

Pradedančiųjų duomenų mokslas: Pavyzdžiai

Sveiki atvykę į pavyzdžių katalogą! Ši paprastų, gerai paaiškintų pavyzdžių kolekcija sukurta tam, kad padėtų jums pradėti mokytis duomenų mokslo, net jei esate visiškas naujokas.

📚 Ką rasite čia

Kiekvienas pavyzdys yra savarankiškas ir apima:

Aiškius komentarus, paaiškinančius kiekvieną žingsnį
Paprastą, lengvai skaitomą kodą, kuris demonstruoja vieną koncepciją vienu metu
Realią kontekstą, padedantį suprasti, kada ir kodėl naudoti šiuos metodus
Tikėtiną rezultatą, kad žinotumėte, ko ieškoti

🚀 Pradžia

Reikalavimai

Prieš paleisdami šiuos pavyzdžius, įsitikinkite, kad turite:

Įdiegtą Python 3.7 ar naujesnę versiją
Pagrindines žinias, kaip paleisti Python skriptus

Reikalingų bibliotekų įdiegimas

pip install pandas numpy matplotlib

📖 Pavyzdžių apžvalga

1. Sveikas pasauli - Duomenų mokslo stilius

Failas: 01_hello_world_data_science.py

Jūsų pirmoji duomenų mokslo programa! Sužinokite, kaip:

Įkelti paprastą duomenų rinkinį
Rodyti pagrindinę informaciją apie savo duomenis
Atspausdinti pirmąjį duomenų mokslo rezultatą

Puikiai tinka visiškiems naujokams, norintiems pamatyti savo pirmąją duomenų mokslo programą veikiančią.

2. Duomenų įkėlimas ir tyrinėjimas

Failas: 02_loading_data.py

Išmokite pagrindus, kaip dirbti su duomenimis:

Skaityti duomenis iš CSV failų
Peržiūrėti pirmas kelias duomenų rinkinio eilutes
Gauti pagrindinę statistiką apie savo duomenis
Suprasti duomenų tipus

Tai dažnai yra pirmasis žingsnis bet kuriame duomenų mokslo projekte!

3. Paprasta duomenų analizė

Failas: 03_simple_analysis.py

Atlikite savo pirmąją duomenų analizę:

Apskaičiuokite pagrindinę statistiką (vidurkį, medianą, modą)
Raskite maksimalias ir minimalias reikšmes
Suskaičiuokite reikšmių pasikartojimus
Filtruokite duomenis pagal sąlygas

Sužinokite, kaip atsakyti į paprastus klausimus apie savo duomenis.

4. Duomenų vizualizacijos pagrindai

Failas: 04_basic_visualization.py

Sukurkite savo pirmąsias vizualizacijas:

Sukurkite paprastą stulpelinę diagramą
Sukurkite linijinį grafiką
Sukurkite pyrago diagramą
Išsaugokite savo vizualizacijas kaip paveikslėlius

Išmokite vizualiai perteikti savo išvadas!

5. Darbas su realiais duomenimis

Failas: 05_real_world_example.py

Sujunkite viską į vieną pilną pavyzdį:

Įkelkite realius duomenis iš saugyklos
Išvalykite ir paruoškite duomenis
Atlikite analizę
Sukurkite prasmingas vizualizacijas
Padarykite išvadas

Šis pavyzdys parodo visą darbo eigą nuo pradžios iki pabaigos.

🎯 Kaip naudotis šiais pavyzdžiais

Pradėkite nuo pradžių: Pavyzdžiai sunumeruoti pagal sudėtingumą. Pradėkite nuo 01_hello_world_data_science.py ir eikite toliau.
Skaitykite komentarus: Kiekviename faile yra išsamūs komentarai, paaiškinantys, ką kodas daro ir kodėl. Skaitykite juos atidžiai!
Eksperimentuokite: Bandykite keisti kodą. Kas nutinka, jei pakeičiate reikšmę? Sugadinkite ir pataisykite - taip mokomasi!
Paleiskite kodą: Vykdykite kiekvieną pavyzdį ir stebėkite rezultatą. Palyginkite jį su tuo, ko tikėjotės.
Plėskite: Kai suprasite pavyzdį, bandykite jį praplėsti savo idėjomis.

💡 Patarimai pradedantiesiems

Neskubėkite: Skirkite laiko suprasti kiekvieną pavyzdį prieš pereidami prie kito
Rašykite kodą patys: Nekopijuokite ir neįklijuokite. Rašymas padeda mokytis ir prisiminti
Ieškokite nežinomų sąvokų: Jei matote ką nors nesuprantamo, ieškokite informacijos internete arba pagrindinėse pamokose
Klauskite: Prisijunkite prie diskusijų forumo, jei jums reikia pagalbos
Praktikuokitės reguliariai: Bandykite programuoti šiek tiek kiekvieną dieną, o ne ilgomis sesijomis kartą per savaitę

🔗 Kiti žingsniai

Baigę šiuos pavyzdžius, būsite pasiruošę:

Dirbti su pagrindinėmis mokymo programos pamokomis
Bandykite užduotis kiekviename pamokų aplanke
Tyrinėkite Jupyter užrašų knygeles, kad mokytumėtės giliau
Kurkite savo duomenų mokslo projektus

📚 Papildomi ištekliai

Pagrindinė mokymo programa - Pilnas 20 pamokų kursas
Mokytojams - Kaip naudoti šią mokymo programą klasėje
Microsoft Learn - Nemokami internetiniai mokymosi ištekliai
Python dokumentacija - Oficialus Python vadovas

🤝 Prisidėjimas

Radote klaidą ar turite idėją naujam pavyzdžiui? Mes laukiame jūsų indėlio! Prašome peržiūrėti mūsų Prisidėjimo vadovą.

Sėkmės mokantis! 🎉

Prisiminkite: Kiekvienas ekspertas kadaise buvo pradedantysis. Ženkite po vieną žingsnį ir nebijokite daryti klaidų - jos yra mokymosi proceso dalis!

Atsakomybės atsisakymas:
Šis dokumentas buvo išverstas naudojant AI vertimo paslaugą Co-op Translator. Nors siekiame tikslumo, prašome atkreipti dėmesį, kad automatiniai vertimai gali turėti klaidų ar netikslumų. Originalus dokumentas jo gimtąja kalba turėtų būti laikomas autoritetingu šaltiniu. Dėl svarbios informacijos rekomenduojama profesionali žmogaus vertimo paslauga. Mes neprisiimame atsakomybės už nesusipratimus ar neteisingus aiškinimus, atsiradusius naudojant šį vertimą.