leestott
57edd69619
|
4 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 4 months ago | |
README.md
Примеры для начинающих в области Data Science
Добро пожаловать в каталог примеров! Эта коллекция простых, хорошо прокомментированных примеров создана, чтобы помочь вам начать изучение Data Science, даже если вы полный новичок.
📚 Что вы найдете здесь
Каждый пример является самостоятельным и включает:
- Понятные комментарии, объясняющие каждый шаг
- Простой и читаемый код, демонстрирующий одну концепцию за раз
- Контекст из реальной жизни, чтобы вы понимали, когда и почему использовать эти методы
- Ожидаемый результат, чтобы вы знали, на что обратить внимание
🚀 С чего начать
Предварительные требования
Перед запуском примеров убедитесь, что у вас:
- Установлен Python версии 3.7 или выше
- Есть базовое понимание того, как запускать Python-скрипты
Установка необходимых библиотек
pip install pandas numpy matplotlib
📖 Обзор примеров
1. Hello World в стиле Data Science
Файл: 01_hello_world_data_science.py
Ваш первая программа в Data Science! Вы научитесь:
- Загружать простой набор данных
- Отображать базовую информацию о данных
- Выводить ваш первый результат в Data Science
Идеально подходит для абсолютных новичков, которые хотят увидеть свою первую программу в действии.
2. Загрузка и исследование данных
Файл: 02_loading_data.py
Изучите основы работы с данными:
- Чтение данных из CSV-файлов
- Просмотр первых строк набора данных
- Получение базовой статистики о данных
- Понимание типов данных
Это часто первый шаг в любом проекте Data Science!
3. Простая аналитика данных
Файл: 03_simple_analysis.py
Выполните свой первый анализ данных:
- Рассчитайте базовые статистики (среднее, медиана, мода)
- Найдите максимальные и минимальные значения
- Подсчитайте количество вхождений значений
- Отфильтруйте данные по условиям
Узнайте, как отвечать на простые вопросы о ваших данных.
4. Основы визуализации данных
Файл: 04_basic_visualization.py
Создайте свои первые визуализации:
- Постройте простой столбчатый график
- Создайте линейный график
- Сгенерируйте круговую диаграмму
- Сохраните визуализации как изображения
Научитесь визуально представлять свои выводы!
5. Работа с реальными данными
Файл: 05_real_world_example.py
Соберите всё вместе в полном примере:
- Загрузите реальные данные из репозитория
- Очистите и подготовьте данные
- Проведите анализ
- Создайте значимые визуализации
- Сделайте выводы
Этот пример демонстрирует полный рабочий процесс от начала до конца.
🎯 Как использовать эти примеры
- Начните с самого начала: Примеры пронумерованы в порядке возрастания сложности. Начните с
01_hello_world_data_science.pyи двигайтесь дальше. - Читайте комментарии: Каждый файл содержит подробные комментарии, объясняющие, что делает код и почему. Читайте их внимательно!
- Экспериментируйте: Попробуйте изменить код. Что произойдет, если вы измените значение? Ломайте и исправляйте - так вы научитесь!
- Запускайте код: Выполняйте каждый пример и наблюдайте за результатом. Сравнивайте его с ожидаемым.
- Развивайте идеи: Как только вы поймете пример, попробуйте расширить его своими идеями.
💡 Советы для начинающих
- Не торопитесь: Уделяйте время на понимание каждого примера перед переходом к следующему
- Печатайте код сами: Не просто копируйте и вставляйте. Печать помогает лучше запомнить материал
- Изучайте незнакомые концепции: Если вы видите что-то непонятное, ищите информацию в интернете или в основных уроках
- Задавайте вопросы: Присоединяйтесь к форуму обсуждений, если вам нужна помощь
- Практикуйтесь регулярно: Старайтесь кодить понемногу каждый день, а не устраивать длинные сессии раз в неделю
🔗 Следующие шаги
После завершения этих примеров вы готовы:
- Пройти основные уроки курса
- Выполнить задания в каждой папке с уроками
- Изучить Jupyter-ноутбуки для более глубокого погружения
- Создать свои собственные проекты в области Data Science
📚 Дополнительные ресурсы
- Основной курс - Полный курс из 20 уроков
- Для преподавателей - Использование этого курса в классе
- Microsoft Learn - Бесплатные онлайн-ресурсы для обучения
- Документация Python - Официальная справка по Python
🤝 Участие в проекте
Нашли ошибку или есть идея для нового примера? Мы приветствуем ваш вклад! Пожалуйста, ознакомьтесь с руководством по участию.
Удачи в обучении! 🎉
Помните: каждый эксперт когда-то был новичком. Двигайтесь шаг за шагом и не бойтесь ошибок - они часть процесса обучения!
Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с помощью сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Несмотря на наши усилия обеспечить точность, автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникшие в результате использования данного перевода.