Data-Science-For-Beginners/translations/ml/examples

തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉദാഹരണങ്ങൾ

ഉദാഹരണങ്ങൾ ഡയറക്ടറിയിലേക്ക് സ്വാഗതം! ഈ ലളിതവും നന്നായി കമന്റ് ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ശേഖരം, നിങ്ങൾ ഒരു പൂർണ്ണമായ തുടക്കക്കാരനാണെങ്കിലും, ഡാറ്റാ സയൻസിൽ തുടങ്ങാൻ സഹായിക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്.

📚 ഇവിടെ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത്

ഓരോ ഉദാഹരണവും സ്വയം സമ്പൂർണമാണ്, കൂടാതെ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• പ്രതീകാത്മകമായ കമന്റുകൾ ഓരോ ഘട്ടവും വിശദീകരിക്കുന്നു
• ലളിതവും വായിക്കാൻ എളുപ്പവുമായ കോഡ് ഓരോ തത്വവും ഒരേസമയം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു
• യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ എപ്പോൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു
• പ്രതീക്ഷിച്ച ഔട്ട്പുട്ട് നിങ്ങൾ എന്ത് നോക്കണമെന്ന് അറിയാൻ

🚀 തുടങ്ങുന്നത്

മുൻകൂട്ടി ആവശ്യമായവ

ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഉറപ്പാക്കുക:

• Python 3.7 അല്ലെങ്കിൽ അതിനുമുകളിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുള്ളത്
• Python സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാമെന്ന് അടിസ്ഥാന അറിവ്

ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യൽ

pip install pandas numpy matplotlib

📖 ഉദാഹരണങ്ങളുടെ അവലോകനം

1. ഹലോ വേൾഡ് - ഡാറ്റാ സയൻസ് ശൈലി

ഫയൽ: 01_hello_world_data_science.py

നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാം! പഠിക്കുക:

• ലളിതമായ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നത്
• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന വിവരങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത്
• നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ സയൻസ് ഔട്ട്പുട്ട് പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്നത്

പൂർണ്ണമായ തുടക്കക്കാർക്ക് അവരുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാം പ്രവർത്തനത്തിൽ കാണാൻ ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.

---

2. ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യൽ

ഫയൽ: 02_loading_data.py

ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന അടിസ്ഥാനങ്ങൾ പഠിക്കുക:

• CSV ഫയലുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വായിക്കുക
• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ആദ്യ കുറച്ച് വരികൾ കാണുക
• നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടുക
• ഡാറ്റാ തരം മനസ്സിലാക്കുക

ഇത് സാധാരണയായി ഏതൊരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്ടിന്റെയും ആദ്യ ഘട്ടമാണ്!

---

3. ലളിതമായ ഡാറ്റാ വിശകലനം

ഫയൽ: 03_simple_analysis.py

നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ വിശകലനം നടത്തുക:

• അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (സാധാരണ, മധ്യക, മോഡ്) കണക്കാക്കുക
• പരമാവധി, കുറഞ്ഞ മൂല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക
• മൂല്യങ്ങളുടെ സംഭവനകൾ എണ്ണുക
• നിബന്ധനകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള ലളിതമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ ഉത്തരം നൽകാമെന്ന് കാണുക.

---

4. ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ

ഫയൽ: 04_basic_visualization.py

നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ദൃശ്യീകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക:

• ലളിതമായ ബാർ ചാർട്ട് നിർമ്മിക്കുക
• ഒരു ലൈൻ പ്ലോട്ട് സൃഷ്ടിക്കുക
• പൈ ചാർട്ട് ജനറേറ്റ് ചെയ്യുക
• നിങ്ങളുടെ ദൃശ്യീകരണങ്ങൾ ചിത്രങ്ങളായി സേവ് ചെയ്യുക

നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ ദൃശ്യമായി പ്രചരിപ്പിക്കാൻ പഠിക്കുക!

---

5. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ

ഫയൽ: 05_real_world_example.py

എല്ലാം ചേർത്ത് ഒരു സമ്പൂർണ ഉദാഹരണം:

• റിപോസിറ്ററിയിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുക
• ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരിക്കുകയും തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യുക
• വിശകലനം നടത്തുക
• അർത്ഥപൂർണമായ ദൃശ്യീകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക
• നിഗമനങ്ങൾ വരുത്തുക

ഈ ഉദാഹരണം ആരംഭം മുതൽ അവസാനം വരെ ഒരു സമ്പൂർണ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹം കാണിക്കുന്നു.

---

🎯 ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം

1. ആരംഭത്തിൽ നിന്ന് തുടങ്ങുക: ഉദാഹരണങ്ങൾ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ ക്രമത്തിൽ നമ്പർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. 01_hello_world_data_science.py മുതൽ ആരംഭിച്ച് മുന്നോട്ട് പോവുക.

2. കമന്റുകൾ വായിക്കുക: ഓരോ ഫയലിലും കോഡ് എന്ത് ചെയ്യുന്നു, എന്തുകൊണ്ട് ചെയ്യുന്നു എന്നതിന്റെ വിശദമായ കമന്റുകൾ ഉണ്ട്. അവ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം വായിക്കുക!

3. പരീക്ഷണം നടത്തുക: കോഡ് മാറ്റി നോക്കുക. ഒരു മൂല്യം മാറ്റിയാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും അവ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുക - ഇതാണ് പഠന രീതി!

4. കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക: ഓരോ ഉദാഹരണവും പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് ഔട്ട്പുട്ട് ശ്രദ്ധിക്കുക. നിങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിച്ചതുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

5. അധികം വികസിപ്പിക്കുക: ഒരു ഉദാഹരണം മനസ്സിലാക്കിയ ശേഷം, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ആശയങ്ങൾ ചേർത്ത് വികസിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക.

💡 തുടക്കക്കാർക്ക് ഉപദേശങ്ങൾ

• വേഗം പിടിക്കരുത്: അടുത്ത ഉദാഹരണത്തിലേക്ക് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ ഉദാഹരണവും മനസ്സിലാക്കാൻ സമയം എടുക്കുക
• കോഡ് താങ്കൾ തന്നെ ടൈപ്പ് ചെയ്യുക: പകർത്തി പേസ്റ്റ് ചെയ്യരുത്. ടൈപ്പിംഗ് നിങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുകയും ഓർക്കാനും സഹായിക്കും
• അപരിചിതമായ ആശയങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുക: നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകാത്ത എന്തെങ്കിലും കണ്ടാൽ, ഓൺലൈനിലും പ്രധാന പാഠങ്ങളിലും തിരയുക
• ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക: സഹായം ആവശ്യമെങ്കിൽ ചർച്ചാ ഫോറം ൽ ചേരുക
• നിയമിതമായി അഭ്യാസം ചെയ്യുക: ഒരാഴ്ചയിൽ ഒരു വലിയ സെഷൻ ചെയ്യുന്നതിന് പകരം, ദിവസവും കുറച്ച് കോഡ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുക

🔗 അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ

ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷം, നിങ്ങൾ തയ്യാറാണ്:

• പ്രധാന പാഠ്യപദ്ധതി പാഠങ്ങൾ പഠിക്കാൻ
• ഓരോ പാഠം ഫോൾഡറിലെയും അസൈൻമെന്റുകൾ പരീക്ഷിക്കാൻ
• കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനായി Jupyter നോട്ട്‌ബുക്കുകൾ പരിശോധിക്കാൻ
• നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ

📚 അധിക സ്രോതസുകൾ

• പ്രധാന പാഠ്യപദ്ധതി - സമ്പൂർണ 20-പാഠ കോഴ്‌സ്
• അധ്യാപകർക്ക് - ഈ പാഠ്യപദ്ധതി നിങ്ങളുടെ ക്ലാസ്സിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത്
• Microsoft Learn - സൗജന്യ ഓൺലൈൻ പഠന സ്രോതസുകൾ
• Python ഡോക്യുമെന്റേഷൻ - ഔദ്യോഗിക Python റഫറൻസ്

🤝 സംഭാവനകൾ

ഒരു പിശക് കണ്ടെത്തിയോ പുതിയ ഒരു ഉദാഹരണത്തിന് ആശയമുണ്ടോ? ഞങ്ങൾ സംഭാവനകൾ സ്വാഗതം ചെയ്യുന്നു! ദയവായി ഞങ്ങളുടെ സംഭാവന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം കാണുക.

---

സന്തോഷകരമായ പഠനം! 🎉

ഓരോ വിദഗ്ധനും ഒരിക്കൽ തുടക്കക്കാരനായിരുന്നു. ഓരോ ഘട്ടവും ക്രമമായി മുന്നോട്ട് പോവുക, പിഴച്ചാലും ഭയപ്പെടേണ്ട - അവ പഠനത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്!

---

അസൂയാ:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.