History

leestott 57edd69619 🌐 Update translations via Co-op Translator		4 months ago
..
README.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 months ago

README.md

Kezdőbarát Adattudományi Példák

Üdvözlünk a példák könyvtárában! Ez a gyűjtemény egyszerű, jól kommentált példákat tartalmaz, amelyek segítenek elkezdeni az adattudományt, még akkor is, ha teljesen kezdő vagy.

📚 Mit Találsz Itt?

Minden példa önállóan használható, és tartalmazza:

Érthető kommentek, amelyek minden lépést elmagyaráznak
Egyszerű, könnyen olvasható kód, amely egy-egy fogalmat mutat be
Valós életből vett kontextus, hogy megértsd, mikor és miért használjuk ezeket a technikákat
Várható kimenet, hogy tudd, mit kell keresned

🚀 Első Lépések

Előfeltételek

Mielőtt futtatnád a példákat, győződj meg róla, hogy:

Telepítve van a Python 3.7 vagy újabb verziója
Alapvető ismeretekkel rendelkezel a Python szkriptek futtatásáról

Szükséges Könyvtárak Telepítése

pip install pandas numpy matplotlib

📖 Példák Áttekintése

1. Hello World - Adattudomány Stílusban

Fájl: 01_hello_world_data_science.py

Az első adattudományi programod! Megtanulhatod:

Hogyan tölts be egy egyszerű adatállományt
Hogyan jeleníts meg alapvető információkat az adataidról
Hogyan készítsd el az első adattudományi kimenetedet

Tökéletes kezdőknek, akik szeretnék látni az első adattudományi programjuk működését.

2. Adatok Betöltése és Felfedezése

Fájl: 02_loading_data.py

Ismerd meg az adatokkal való munka alapjait:

Adatok beolvasása CSV fájlokból
Az adatállomány első néhány sorának megtekintése
Alapvető statisztikák az adataidról
Adattípusok megértése

Ez gyakran az első lépés bármely adattudományi projektben!

3. Egyszerű Adatelemzés

Fájl: 03_simple_analysis.py

Végezd el az első adatelemzésedet:

Alapvető statisztikák kiszámítása (átlag, medián, módusz)
Maximum és minimum értékek keresése
Értékek előfordulásának számlálása
Adatok szűrése feltételek alapján

Lásd, hogyan válaszolhatsz egyszerű kérdésekre az adataiddal kapcsolatban.

4. Adatok Vizualizációjának Alapjai

Fájl: 04_basic_visualization.py

Készítsd el az első vizualizációidat:

Egyszerű oszlopdiagram készítése
Vonaldiagram létrehozása
Kördiagram generálása
Vizualizációk mentése képként

Tanuld meg, hogyan kommunikálhatod az eredményeidet vizuálisan!

5. Munka Valós Adatokkal

Fájl: 05_real_world_example.py

Rakd össze mindent egy teljes példában:

Valós adatok betöltése a tárolóból
Adatok tisztítása és előkészítése
Elemzés végrehajtása
Jelentős vizualizációk készítése
Következtetések levonása

Ez a példa bemutatja a teljes munkafolyamatot az elejétől a végéig.

🎯 Hogyan Használd Ezeket a Példákat

Kezdd az elején: A példák nehézségi sorrendben vannak számozva. Kezdd a 01_hello_world_data_science.py fájllal, és haladj sorban.
Olvasd el a kommenteket: Minden fájl részletes kommenteket tartalmaz, amelyek elmagyarázzák, mit csinál a kód és miért. Olvasd el őket figyelmesen!
Kísérletezz: Próbáld meg módosítani a kódot. Mi történik, ha megváltoztatsz egy értéket? Törd össze a dolgokat, majd javítsd meg őket - így tanulsz!
Futtasd a kódot: Hajtsd végre minden példát, és figyeld meg a kimenetet. Hasonlítsd össze azzal, amit vártál.
Építs rá: Miután megértettél egy példát, próbáld meg kiegészíteni saját ötleteiddel.

💡 Tippek Kezdőknek

Ne siess: Szánj időt minden példa megértésére, mielőtt továbblépnél
Írd be magad a kódot: Ne csak másold-beilleszd. Az írás segít tanulni és emlékezni
Keress rá az ismeretlen fogalmakra: Ha valami olyat látsz, amit nem értesz, keress rá online vagy a fő leckékben
Tegyél fel kérdéseket: Csatlakozz a vitafórumhoz, ha segítségre van szükséged
Gyakorolj rendszeresen: Próbálj meg minden nap egy kicsit kódolni, ahelyett hogy hetente egyszer hosszú üléseket tartanál

🔗 Következő Lépések

Miután befejezted ezeket a példákat, készen állsz:

A fő tananyag leckéinek feldolgozására
A leckék mappáiban található feladatok kipróbálására
A Jupyter notebookok felfedezésére mélyebb tanulás érdekében
Saját adattudományi projektek létrehozására

📚 További Források

Fő Tananyag - A teljes 20 leckés kurzus
Tanároknak - Hogyan használhatod ezt a tananyagot az osztályteremben
Microsoft Learn - Ingyenes online tanulási források
Python Dokumentáció - Hivatalos Python referencia

🤝 Közreműködés

Találtál egy hibát, vagy van ötleted egy új példára? Szívesen fogadjuk a közreműködéseket! Kérlek, nézd meg a Közreműködési Útmutatót.

Jó tanulást! 🎉

Ne feledd: Minden szakértő egyszer kezdő volt. Haladj lépésről lépésre, és ne félj hibázni - ez a tanulási folyamat része!

Felelősség kizárása:
Ez a dokumentum az Co-op Translator AI fordítási szolgáltatás segítségével lett lefordítva. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget az ebből a fordításból eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.