6.9 KiB
דוגמאות ידידותיות למתחילים במדעי הנתונים
ברוכים הבאים לתיקיית הדוגמאות! אוסף זה של דוגמאות פשוטות ומלוות בהסברים נועד לעזור לכם להתחיל עם מדעי הנתונים, גם אם אתם מתחילים לגמרי.
📚 מה תמצאו כאן
כל דוגמה היא עצמאית וכוללת:
- הערות ברורות שמסבירות כל שלב
- קוד פשוט וקריא שמדגים מושג אחד בכל פעם
- הקשר מעשי שיעזור לכם להבין מתי ולמה להשתמש בטכניקות הללו
- תוצאה צפויה כדי שתדעו למה לצפות
🚀 איך להתחיל
דרישות מוקדמות
לפני הרצת הדוגמאות, ודאו שיש לכם:
- Python 3.7 או גרסה גבוהה יותר מותקנת
- הבנה בסיסית של איך להריץ סקריפטים ב-Python
התקנת ספריות נדרשות
pip install pandas numpy matplotlib
📖 סקירת דוגמאות
1. שלום עולם - בסגנון מדעי הנתונים
קובץ: 01_hello_world_data_science.py
תוכנית מדעי הנתונים הראשונה שלכם! תלמדו איך:
- לטעון מערך נתונים פשוט
- להציג מידע בסיסי על הנתונים שלכם
- להדפיס את הפלט הראשון שלכם במדעי הנתונים
מושלם למתחילים שרוצים לראות את התוכנית הראשונה שלהם בפעולה.
2. טעינה וחקר נתונים
קובץ: 02_loading_data.py
למדו את היסודות של עבודה עם נתונים:
- קריאת נתונים מקבצי CSV
- צפייה בשורות הראשונות של מערך הנתונים שלכם
- קבלת סטטיסטיקות בסיסיות על הנתונים שלכם
- הבנת סוגי נתונים
זהו לרוב השלב הראשון בכל פרויקט מדעי נתונים!
3. ניתוח נתונים פשוט
קובץ: 03_simple_analysis.py
בצעו את ניתוח הנתונים הראשון שלכם:
- חישוב סטטיסטיקות בסיסיות (ממוצע, חציון, שכיח)
- מציאת ערכים מקסימליים ומינימליים
- ספירת הופעות של ערכים
- סינון נתונים על פי תנאים
ראו איך לענות על שאלות פשוטות לגבי הנתונים שלכם.
4. יסודות ויזואליזציה של נתונים
קובץ: 04_basic_visualization.py
צרו את הוויזואליזציות הראשונות שלכם:
- יצירת תרשים עמודות פשוט
- יצירת גרף קו
- יצירת תרשים עוגה
- שמירת הוויזואליזציות שלכם כתמונות
למדו איך לתקשר את הממצאים שלכם בצורה חזותית!
5. עבודה עם נתונים אמיתיים
קובץ: 05_real_world_example.py
חברו הכל יחד עם דוגמה מלאה:
- טעינת נתונים אמיתיים מהמאגר
- ניקוי והכנת הנתונים
- ביצוע ניתוח
- יצירת ויזואליזציות משמעותיות
- הסקת מסקנות
דוגמה זו מראה לכם תהליך עבודה מלא מתחילתו ועד סופו.
🎯 איך להשתמש בדוגמאות הללו
-
התחילו מההתחלה: הדוגמאות ממוספרות לפי רמת הקושי. התחילו עם
01_hello_world_data_science.pyוהתקדמו לפי הסדר. -
קראו את ההערות: כל קובץ מכיל הערות מפורטות שמסבירות מה הקוד עושה ולמה. קראו אותן בעיון!
-
נסו לשנות: נסו לשנות את הקוד. מה קורה אם תשנו ערך? תשברו דברים ותתקנו אותם - כך לומדים!
-
הריצו את הקוד: הריצו כל דוגמה וצפו בפלט. השוו אותו למה שציפיתם.
-
בנו על זה: ברגע שתבינו דוגמה, נסו להרחיב אותה עם רעיונות משלכם.
💡 טיפים למתחילים
- אל תמהרו: קחו את הזמן להבין כל דוגמה לפני שתעברו לבאה
- כתבו את הקוד בעצמכם: אל תעתיקו-הדבק. כתיבה עוזרת ללמוד ולזכור
- חפשו מושגים לא מוכרים: אם אתם רואים משהו שלא ברור לכם, חפשו אותו באינטרנט או בשיעורים המרכזיים
- שאלו שאלות: הצטרפו ל-פורום הדיונים אם אתם צריכים עזרה
- תרגלו באופן קבוע: נסו לקודד קצת כל יום במקום מפגשים ארוכים פעם בשבוע
🔗 צעדים הבאים
לאחר שתסיימו את הדוגמאות הללו, אתם מוכנים:
- לעבוד דרך שיעורי הלימוד המרכזיים
- לנסות את המשימות בכל תיקיית שיעור
- לחקור את מחברות Jupyter ללמידה מעמיקה יותר
- ליצור פרויקטים משלכם במדעי הנתונים
📚 משאבים נוספים
- תוכנית הלימודים המרכזית - קורס מלא של 20 שיעורים
- למורים - שימוש בתוכנית הלימודים בכיתה
- Microsoft Learn - משאבי לימוד מקוונים חינמיים
- תיעוד Python - מדריך רשמי ל-Python
🤝 תרומות
מצאתם באג או יש לכם רעיון לדוגמה חדשה? נשמח לקבל תרומות! אנא ראו את מדריך התרומות.
למידה נעימה! 🎉
זכרו: כל מומחה היה פעם מתחיל. קחו את זה צעד אחד בכל פעם, ואל תפחדו לעשות טעויות - הן חלק מתהליך הלמידה!
כתב ויתור:
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי מתרגם אנושי. איננו נושאים באחריות לאי-הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה.