You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
290 lines
23 KiB
290 lines
23 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "7bfec050f4717dcc2dfd028aca9d21f3",
|
|
"translation_date": "2025-09-06T15:57:52+00:00",
|
|
"source_file": "2-Working-With-Data/07-python/README.md",
|
|
"language_code": "sk"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Práca s dátami: Python a knižnica Pandas
|
|
|
|
|  ](../../sketchnotes/07-WorkWithPython.png) |
|
|
| :-------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
|
|
| Práca s Pythonom - _Sketchnote od [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
[](https://youtu.be/dZjWOGbsN4Y)
|
|
|
|
Databázy ponúkajú veľmi efektívne spôsoby ukladania dát a ich dotazovania pomocou dotazovacích jazykov, no najflexibilnejším spôsobom spracovania dát je napísanie vlastného programu na manipuláciu s dátami. V mnohých prípadoch by bolo efektívnejšie použiť dotaz do databázy. Avšak v prípadoch, keď je potrebné zložitejšie spracovanie dát, to nie je možné jednoducho vykonať pomocou SQL.
|
|
Spracovanie dát je možné programovať v akomkoľvek programovacom jazyku, ale existujú určité jazyky, ktoré sú na prácu s dátami na vyššej úrovni. Dátoví vedci zvyčajne preferujú jeden z nasledujúcich jazykov:
|
|
|
|
* **[Python](https://www.python.org/)**, univerzálny programovací jazyk, ktorý je často považovaný za jednu z najlepších možností pre začiatočníkov vďaka svojej jednoduchosti. Python má množstvo doplnkových knižníc, ktoré vám môžu pomôcť vyriešiť mnohé praktické problémy, ako napríklad extrakciu dát zo ZIP archívu alebo konverziu obrázku na odtiene šedej. Okrem dátovej vedy sa Python často používa aj na vývoj webových aplikácií.
|
|
* **[R](https://www.r-project.org/)** je tradičný nástroj vyvinutý s ohľadom na štatistické spracovanie dát. Obsahuje tiež veľké úložisko knižníc (CRAN), čo z neho robí dobrú voľbu na spracovanie dát. R však nie je univerzálny programovací jazyk a mimo oblasti dátovej vedy sa používa len zriedka.
|
|
* **[Julia](https://julialang.org/)** je ďalší jazyk vyvinutý špeciálne pre dátovú vedu. Je navrhnutý tak, aby poskytoval lepší výkon ako Python, čo z neho robí skvelý nástroj na vedecké experimentovanie.
|
|
|
|
V tejto lekcii sa zameriame na používanie Pythonu na jednoduché spracovanie dát. Predpokladáme základnú znalosť jazyka. Ak chcete hlbší úvod do Pythonu, môžete sa pozrieť na jeden z nasledujúcich zdrojov:
|
|
|
|
* [Naučte sa Python zábavným spôsobom pomocou Turtle Graphics a fraktálov](https://github.com/shwars/pycourse) - rýchly úvodný kurz do programovania v Pythone na GitHube
|
|
* [Urobte svoje prvé kroky s Pythonom](https://docs.microsoft.com/en-us/learn/paths/python-first-steps/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) - vzdelávacia cesta na [Microsoft Learn](http://learn.microsoft.com/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)
|
|
|
|
Dáta môžu mať rôzne formy. V tejto lekcii sa budeme zaoberať tromi formami dát - **tabuľkovými dátami**, **textom** a **obrázkami**.
|
|
|
|
Zameriame sa na niekoľko príkladov spracovania dát, namiesto toho, aby sme vám poskytli úplný prehľad všetkých súvisiacich knižníc. To vám umožní získať základnú predstavu o tom, čo je možné, a zanechá vám pochopenie, kde nájsť riešenia vašich problémov, keď ich budete potrebovať.
|
|
|
|
> **Najužitočnejšia rada**. Keď potrebujete vykonať určitú operáciu na dátach, o ktorej neviete, ako ju vykonať, skúste ju vyhľadať na internete. [Stackoverflow](https://stackoverflow.com/) zvyčajne obsahuje množstvo užitočných ukážok kódu v Pythone pre mnohé typické úlohy.
|
|
|
|
## [Kvíz pred lekciou](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/12)
|
|
|
|
## Tabuľkové dáta a Dataframes
|
|
|
|
S tabuľkovými dátami ste sa už stretli, keď sme hovorili o relačných databázach. Keď máte veľa dát, ktoré sú obsiahnuté v mnohých rôznych prepojených tabuľkách, určite má zmysel používať SQL na prácu s nimi. Existuje však mnoho prípadov, keď máme tabuľku dát a potrebujeme získať nejaké **pochopenie** alebo **poznatky** o týchto dátach, ako napríklad rozdelenie, korelácia medzi hodnotami atď. V dátovej vede existuje veľa prípadov, keď potrebujeme vykonať nejaké transformácie pôvodných dát, nasledované vizualizáciou. Obe tieto kroky je možné ľahko vykonať pomocou Pythonu.
|
|
|
|
Existujú dve najužitočnejšie knižnice v Pythone, ktoré vám môžu pomôcť pracovať s tabuľkovými dátami:
|
|
* **[Pandas](https://pandas.pydata.org/)** umožňuje manipulovať s tzv. **Dataframes**, ktoré sú analogické relačným tabuľkám. Môžete mať pomenované stĺpce a vykonávať rôzne operácie na riadkoch, stĺpcoch a Dataframes všeobecne.
|
|
* **[Numpy](https://numpy.org/)** je knižnica na prácu s **tensormi**, t.j. viacrozmernými **poľami**. Pole má hodnoty rovnakého základného typu a je jednoduchšie ako Dataframe, ale ponúka viac matematických operácií a vytvára menšiu režijnú záťaž.
|
|
|
|
Existuje tiež niekoľko ďalších knižníc, o ktorých by ste mali vedieť:
|
|
* **[Matplotlib](https://matplotlib.org/)** je knižnica používaná na vizualizáciu dát a kreslenie grafov
|
|
* **[SciPy](https://www.scipy.org/)** je knižnica s niektorými ďalšími vedeckými funkciami. Už sme sa s touto knižnicou stretli, keď sme hovorili o pravdepodobnosti a štatistike
|
|
|
|
Tu je kúsok kódu, ktorý by ste zvyčajne použili na import týchto knižníc na začiatku vášho programu v Pythone:
|
|
```python
|
|
import numpy as np
|
|
import pandas as pd
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
from scipy import ... # you need to specify exact sub-packages that you need
|
|
```
|
|
|
|
Pandas je založený na niekoľkých základných konceptoch.
|
|
|
|
### Series
|
|
|
|
**Series** je sekvencia hodnôt, podobná zoznamu alebo numpy poľu. Hlavný rozdiel je v tom, že Series má tiež **index**, a keď pracujeme so Series (napr. ich sčítavame), index sa berie do úvahy. Index môže byť taký jednoduchý ako číslo riadku (je to predvolený index pri vytváraní Series zo zoznamu alebo poľa), alebo môže mať zložitú štruktúru, ako napríklad časový interval.
|
|
|
|
> **Poznámka**: V sprievodnom notebooku [`notebook.ipynb`](notebook.ipynb) je niekoľko úvodných ukážok kódu Pandas. Tu uvádzame len niektoré príklady, a určite si môžete pozrieť celý notebook.
|
|
|
|
Zvážte príklad: chceme analyzovať predaj nášho stánku so zmrzlinou. Vygenerujme sériu čísel predaja (počet predaných položiek každý deň) za určité časové obdobie:
|
|
|
|
```python
|
|
start_date = "Jan 1, 2020"
|
|
end_date = "Mar 31, 2020"
|
|
idx = pd.date_range(start_date,end_date)
|
|
print(f"Length of index is {len(idx)}")
|
|
items_sold = pd.Series(np.random.randint(25,50,size=len(idx)),index=idx)
|
|
items_sold.plot()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Teraz predpokladajme, že každý týždeň organizujeme párty pre priateľov a berieme na párty ďalších 10 balení zmrzliny. Môžeme vytvoriť ďalšiu sériu, indexovanú podľa týždňov, aby sme to ukázali:
|
|
```python
|
|
additional_items = pd.Series(10,index=pd.date_range(start_date,end_date,freq="W"))
|
|
```
|
|
Keď sčítame dve série, dostaneme celkový počet:
|
|
```python
|
|
total_items = items_sold.add(additional_items,fill_value=0)
|
|
total_items.plot()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
> **Poznámka**: Nepoužívame jednoduchú syntax `total_items+additional_items`. Ak by sme to urobili, dostali by sme veľa hodnôt `NaN` (*Not a Number*) v výslednej sérii. Je to preto, že pre niektoré indexové body v sérii `additional_items` chýbajú hodnoty, a sčítanie `NaN` s čímkoľvek vedie k `NaN`. Preto musíme počas sčítania špecifikovať parameter `fill_value`.
|
|
|
|
Pri časových sériách môžeme tiež **preukladať** sériu s rôznymi časovými intervalmi. Napríklad, ak chceme vypočítať priemerný objem predaja mesačne, môžeme použiť nasledujúci kód:
|
|
```python
|
|
monthly = total_items.resample("1M").mean()
|
|
ax = monthly.plot(kind='bar')
|
|
```
|
|
|
|
|
|
### DataFrame
|
|
|
|
DataFrame je v podstate kolekcia sérií s rovnakým indexom. Môžeme spojiť niekoľko sérií do jedného DataFrame:
|
|
```python
|
|
a = pd.Series(range(1,10))
|
|
b = pd.Series(["I","like","to","play","games","and","will","not","change"],index=range(0,9))
|
|
df = pd.DataFrame([a,b])
|
|
```
|
|
Týmto vytvoríme horizontálnu tabuľku ako túto:
|
|
| | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|
|
| --- | --- | ---- | --- | --- | ------ | --- | ------ | ---- | ---- |
|
|
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
|
|
| 1 | I | like | to | use | Python | and | Pandas | very | much |
|
|
|
|
Môžeme tiež použiť Series ako stĺpce a špecifikovať názvy stĺpcov pomocou slovníka:
|
|
```python
|
|
df = pd.DataFrame({ 'A' : a, 'B' : b })
|
|
```
|
|
Týmto získame tabuľku ako túto:
|
|
|
|
| | A | B |
|
|
| --- | --- | ------ |
|
|
| 0 | 1 | I |
|
|
| 1 | 2 | like |
|
|
| 2 | 3 | to |
|
|
| 3 | 4 | use |
|
|
| 4 | 5 | Python |
|
|
| 5 | 6 | and |
|
|
| 6 | 7 | Pandas |
|
|
| 7 | 8 | very |
|
|
| 8 | 9 | much |
|
|
|
|
**Poznámka**: Túto tabuľku môžeme získať aj transponovaním predchádzajúcej tabuľky, napr. napísaním
|
|
```python
|
|
df = pd.DataFrame([a,b]).T..rename(columns={ 0 : 'A', 1 : 'B' })
|
|
```
|
|
Tu `.T` znamená operáciu transponovania DataFrame, t.j. zmenu riadkov a stĺpcov, a operácia `rename` nám umožňuje premenovať stĺpce tak, aby zodpovedali predchádzajúcemu príkladu.
|
|
|
|
Tu sú niektoré z najdôležitejších operácií, ktoré môžeme vykonávať na DataFrames:
|
|
|
|
**Výber stĺpcov**. Môžeme vybrať jednotlivé stĺpce napísaním `df['A']` - táto operácia vráti Series. Môžeme tiež vybrať podmnožinu stĺpcov do iného DataFrame napísaním `df[['B','A']]` - to vráti ďalší DataFrame.
|
|
|
|
**Filtrovanie** len určitých riadkov podľa kritérií. Napríklad, ak chceme ponechať len riadky so stĺpcom `A` väčším ako 5, môžeme napísať `df[df['A']>5]`.
|
|
|
|
> **Poznámka**: Spôsob, akým filtrovanie funguje, je nasledujúci. Výraz `df['A']<5` vráti boolean sériu, ktorá indikuje, či je výraz `True` alebo `False` pre každý prvok pôvodnej série `df['A']`. Keď sa boolean séria použije ako index, vráti podmnožinu riadkov v DataFrame. Preto nie je možné použiť ľubovoľný Python boolean výraz, napríklad napísanie `df[df['A']>5 and df['A']<7]` by bolo nesprávne. Namiesto toho by ste mali použiť špeciálnu operáciu `&` na boolean sériu, napísaním `df[(df['A']>5) & (df['A']<7)]` (*zátvorky sú tu dôležité*).
|
|
|
|
**Vytváranie nových vypočítateľných stĺpcov**. Môžeme ľahko vytvoriť nové vypočítateľné stĺpce pre náš DataFrame použitím intuitívneho výrazu ako tento:
|
|
```python
|
|
df['DivA'] = df['A']-df['A'].mean()
|
|
```
|
|
Tento príklad vypočíta odchýlku A od jeho priemernej hodnoty. Čo sa tu vlastne deje, je to, že počítame sériu a potom priraďujeme túto sériu na ľavú stranu, čím vytvárame ďalší stĺpec. Preto nemôžeme použiť žiadne operácie, ktoré nie sú kompatibilné so sériami, napríklad nasledujúci kód je nesprávny:
|
|
```python
|
|
# Wrong code -> df['ADescr'] = "Low" if df['A'] < 5 else "Hi"
|
|
df['LenB'] = len(df['B']) # <- Wrong result
|
|
```
|
|
Posledný príklad, hoci je syntakticky správny, nám dáva nesprávny výsledok, pretože priraďuje dĺžku série `B` všetkým hodnotám v stĺpci, a nie dĺžku jednotlivých prvkov, ako sme zamýšľali.
|
|
|
|
Ak potrebujeme vypočítať zložité výrazy ako tento, môžeme použiť funkciu `apply`. Posledný príklad môžeme napísať nasledovne:
|
|
```python
|
|
df['LenB'] = df['B'].apply(lambda x : len(x))
|
|
# or
|
|
df['LenB'] = df['B'].apply(len)
|
|
```
|
|
|
|
Po vyššie uvedených operáciách skončíme s nasledujúcim DataFrame:
|
|
|
|
| | A | B | DivA | LenB |
|
|
| --- | --- | ------ | ---- | ---- |
|
|
| 0 | 1 | I | -4.0 | 1 |
|
|
| 1 | 2 | like | -3.0 | 4 |
|
|
| 2 | 3 | to | -2.0 | 2 |
|
|
| 3 | 4 | use | -1.0 | 3 |
|
|
| 4 | 5 | Python | 0.0 | 6 |
|
|
| 5 | 6 | and | 1.0 | 3 |
|
|
| 6 | 7 | Pandas | 2.0 | 6 |
|
|
| 7 | 8 | very | 3.0 | 4 |
|
|
| 8 | 9 | much | 4.0 | 4 |
|
|
|
|
**Výber riadkov podľa čísel** je možné vykonať pomocou konštruktu `iloc`. Napríklad, ak chceme vybrať prvých 5 riadkov z DataFrame:
|
|
```python
|
|
df.iloc[:5]
|
|
```
|
|
|
|
**Skupinovanie** sa často používa na získanie výsledku podobného *pivot tabuľkám* v Exceli. Predpokladajme, že chceme vypočítať priemernú hodnotu stĺpca `A` pre každé dané číslo `LenB`. Potom môžeme zoskupiť náš DataFrame podľa `LenB` a zavolať `mean`:
|
|
```python
|
|
df.groupby(by='LenB')[['A','DivA']].mean()
|
|
```
|
|
Ak potrebujeme vypočítať priemer a počet prvkov v skupine, môžeme použiť zložitejšiu funkciu `aggregate`:
|
|
```python
|
|
df.groupby(by='LenB') \
|
|
.aggregate({ 'DivA' : len, 'A' : lambda x: x.mean() }) \
|
|
.rename(columns={ 'DivA' : 'Count', 'A' : 'Mean'})
|
|
```
|
|
Týmto získame nasledujúcu tabuľku:
|
|
|
|
| LenB | Count | Mean |
|
|
| ---- | ----- | -------- |
|
|
| 1 | 1 | 1.000000 |
|
|
| 2 | 1 | 3.000000 |
|
|
| 3 | 2 | 5.000000 |
|
|
| 4 | 3 | 6.333333 |
|
|
| 6 | 2 | 6.000000 |
|
|
|
|
### Získavanie dát
|
|
Videli sme, aké jednoduché je vytvoriť Series a DataFrames z objektov v Pythone. Dáta však zvyčajne prichádzajú vo forme textového súboru alebo Excel tabuľky. Našťastie, Pandas nám ponúka jednoduchý spôsob, ako načítať dáta z disku. Napríklad, čítanie CSV súboru je také jednoduché ako toto:
|
|
```python
|
|
df = pd.read_csv('file.csv')
|
|
```
|
|
V sekcii "Výzva" uvidíme viac príkladov načítania dát, vrátane ich získavania z externých webových stránok.
|
|
|
|
### Tlačenie a Vizualizácia
|
|
|
|
Dátový vedec často potrebuje preskúmať dáta, preto je dôležité vedieť ich vizualizovať. Keď je DataFrame veľký, často chceme len overiť, či robíme všetko správne, tým, že si vytlačíme prvých pár riadkov. To sa dá urobiť volaním `df.head()`. Ak to spustíte v Jupyter Notebooku, vytlačí sa DataFrame v peknej tabuľkovej forme.
|
|
|
|
Videli sme tiež použitie funkcie `plot` na vizualizáciu niektorých stĺpcov. Zatiaľ čo `plot` je veľmi užitočný pre mnoho úloh a podporuje rôzne typy grafov cez parameter `kind=`, vždy môžete použiť knižnicu `matplotlib` na vytvorenie niečoho zložitejšieho. Vizualizáciu dát budeme podrobne pokrývať v samostatných lekciách kurzu.
|
|
|
|
Tento prehľad pokrýva najdôležitejšie koncepty Pandas, avšak knižnica je veľmi bohatá a neexistujú žiadne limity, čo s ňou môžete robiť! Teraz aplikujme tieto znalosti na riešenie konkrétneho problému.
|
|
|
|
## 🚀 Výzva 1: Analýza šírenia COVID
|
|
|
|
Prvým problémom, na ktorý sa zameriame, je modelovanie epidémie šírenia COVID-19. Na tento účel použijeme údaje o počte nakazených jednotlivcov v rôznych krajinách, ktoré poskytuje [Center for Systems Science and Engineering](https://systems.jhu.edu/) (CSSE) na [Johns Hopkins University](https://jhu.edu/). Dataset je dostupný v [tomto GitHub repozitári](https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19).
|
|
|
|
Keďže chceme demonštrovať, ako pracovať s dátami, pozývame vás otvoriť [`notebook-covidspread.ipynb`](notebook-covidspread.ipynb) a prečítať si ho od začiatku do konca. Môžete tiež spustiť bunky a splniť niektoré výzvy, ktoré sme pre vás nechali na konci.
|
|
|
|
|
|
|
|
> Ak neviete, ako spustiť kód v Jupyter Notebooku, pozrite si [tento článok](https://soshnikov.com/education/how-to-execute-notebooks-from-github/).
|
|
|
|
## Práca s neštruktúrovanými dátami
|
|
|
|
Aj keď dáta často prichádzajú v tabuľkovej forme, v niektorých prípadoch musíme pracovať s menej štruktúrovanými dátami, napríklad textom alebo obrázkami. V takom prípade, aby sme mohli aplikovať techniky spracovania dát, ktoré sme videli vyššie, musíme nejako **extrahovať** štruktúrované dáta. Tu je niekoľko príkladov:
|
|
|
|
* Extrahovanie kľúčových slov z textu a sledovanie, ako často sa tieto kľúčové slová objavujú
|
|
* Použitie neurónových sietí na extrakciu informácií o objektoch na obrázku
|
|
* Získavanie informácií o emóciách ľudí na videozázname
|
|
|
|
## 🚀 Výzva 2: Analýza COVID publikácií
|
|
|
|
V tejto výzve budeme pokračovať v téme pandémie COVID a zameriame sa na spracovanie vedeckých publikácií na túto tému. Existuje [CORD-19 Dataset](https://www.kaggle.com/allen-institute-for-ai/CORD-19-research-challenge) s viac ako 7000 (v čase písania) publikáciami o COVID, dostupný s metadátami a abstraktmi (a pre približne polovicu z nich je k dispozícii aj celý text).
|
|
|
|
Kompletný príklad analýzy tohto datasetu pomocou [Text Analytics for Health](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/text-analytics/how-tos/text-analytics-for-health/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) kognitívnej služby je popísaný [v tomto blogovom príspevku](https://soshnikov.com/science/analyzing-medical-papers-with-azure-and-text-analytics-for-health/). Diskutujeme zjednodušenú verziu tejto analýzy.
|
|
|
|
> **NOTE**: Nekopírujeme dataset ako súčasť tohto repozitára. Možno budete musieť najskôr stiahnuť súbor [`metadata.csv`](https://www.kaggle.com/allen-institute-for-ai/CORD-19-research-challenge?select=metadata.csv) z [tohto datasetu na Kaggle](https://www.kaggle.com/allen-institute-for-ai/CORD-19-research-challenge). Registrácia na Kaggle môže byť potrebná. Dataset môžete tiež stiahnuť bez registrácie [odtiaľto](https://ai2-semanticscholar-cord-19.s3-us-west-2.amazonaws.com/historical_releases.html), ale bude obsahovať všetky plné texty okrem súboru metadát.
|
|
|
|
Otvorte [`notebook-papers.ipynb`](notebook-papers.ipynb) a prečítajte si ho od začiatku do konca. Môžete tiež spustiť bunky a splniť niektoré výzvy, ktoré sme pre vás nechali na konci.
|
|
|
|
|
|
|
|
## Spracovanie obrazových dát
|
|
|
|
V poslednej dobe boli vyvinuté veľmi silné AI modely, ktoré nám umožňujú porozumieť obrázkom. Existuje mnoho úloh, ktoré je možné vyriešiť pomocou predtrénovaných neurónových sietí alebo cloudových služieb. Niektoré príklady zahŕňajú:
|
|
|
|
* **Klasifikácia obrázkov**, ktorá vám môže pomôcť kategorizovať obrázok do jednej z preddefinovaných tried. Služby ako [Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) vám umožňujú ľahko trénovať vlastné klasifikátory obrázkov.
|
|
* **Detekcia objektov** na identifikáciu rôznych objektov na obrázku. Služby ako [computer vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/computer-vision/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) dokážu detekovať množstvo bežných objektov, a môžete trénovať model [Custom Vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/custom-vision-service/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) na detekciu špecifických objektov.
|
|
* **Detekcia tvárí**, vrátane veku, pohlavia a emócií. To je možné pomocou [Face API](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/face/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum).
|
|
|
|
Všetky tieto cloudové služby je možné volať pomocou [Python SDKs](https://docs.microsoft.com/samples/azure-samples/cognitive-services-python-sdk-samples/cognitive-services-python-sdk-samples/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum), a teda ich ľahko začleniť do vášho pracovného toku pri skúmaní dát.
|
|
|
|
Tu sú niektoré príklady skúmania dát z obrazových zdrojov:
|
|
* V blogovom príspevku [Ako sa naučiť dátovú vedu bez programovania](https://soshnikov.com/azure/how-to-learn-data-science-without-coding/) skúmame fotografie z Instagramu, snažiac sa pochopiť, čo spôsobuje, že ľudia dávajú viac "lajkov" na fotografiu. Najskôr extrahujeme čo najviac informácií z obrázkov pomocou [computer vision](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/computer-vision/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum), a potom použijeme [Azure Machine Learning AutoML](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-automated-ml/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) na vytvorenie interpretovateľného modelu.
|
|
* V [Workshopu o štúdiu tvárí](https://github.com/CloudAdvocacy/FaceStudies) používame [Face API](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/face/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) na extrakciu emócií ľudí na fotografiách z udalostí, aby sme sa pokúsili pochopiť, čo robí ľudí šťastnými.
|
|
|
|
## Záver
|
|
|
|
Či už máte štruktúrované alebo neštruktúrované dáta, pomocou Pythonu môžete vykonávať všetky kroky súvisiace so spracovaním a porozumením dát. Je to pravdepodobne najflexibilnejší spôsob spracovania dát, a to je dôvod, prečo väčšina dátových vedcov používa Python ako svoj primárny nástroj. Naučiť sa Python do hĺbky je pravdepodobne dobrý nápad, ak to myslíte vážne s vašou cestou v dátovej vede!
|
|
|
|
## [Kvíz po prednáške](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/13)
|
|
|
|
## Prehľad a samostatné štúdium
|
|
|
|
**Knihy**
|
|
* [Wes McKinney. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython](https://www.amazon.com/gp/product/1491957662)
|
|
|
|
**Online zdroje**
|
|
* Oficiálny [10 minútový Pandas](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html) tutoriál
|
|
* [Dokumentácia o Pandas vizualizácii](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html)
|
|
|
|
**Učenie Pythonu**
|
|
* [Naučte sa Python zábavným spôsobom s Turtle Graphics a Fraktálmi](https://github.com/shwars/pycourse)
|
|
* [Urobte svoje prvé kroky s Pythonom](https://docs.microsoft.com/learn/paths/python-first-steps/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum) Learning Path na [Microsoft Learn](http://learn.microsoft.com/?WT.mc_id=academic-77958-bethanycheum)
|
|
|
|
## Zadanie
|
|
|
|
[Urobte podrobnejšiu štúdiu dát pre vyššie uvedené výzvy](assignment.md)
|
|
|
|
## Kredity
|
|
|
|
Táto lekcia bola vytvorená s ♥️ od [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Upozornenie**:
|
|
Tento dokument bol preložený pomocou služby na automatický preklad [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď sa snažíme o presnosť, upozorňujeme, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre dôležité informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nezodpovedáme za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu. |