leestott
57edd69619
|
4 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 4 months ago | |
README.md
Παραδείγματα Επιστήμης Δεδομένων για Αρχάριους
Καλώς ήρθατε στον κατάλογο παραδειγμάτων! Αυτή η συλλογή από απλά, καλά σχολιασμένα παραδείγματα έχει σχεδιαστεί για να σας βοηθήσει να ξεκινήσετε με την επιστήμη δεδομένων, ακόμα κι αν είστε εντελώς αρχάριοι.
📚 Τι θα βρείτε εδώ
Κάθε παράδειγμα είναι αυτοτελές και περιλαμβάνει:
- Καθαρά σχόλια που εξηγούν κάθε βήμα
- Απλό, ευανάγνωστο κώδικα που δείχνει μία έννοια τη φορά
- Πραγματικό πλαίσιο για να κατανοήσετε πότε και γιατί να χρησιμοποιήσετε αυτές τις τεχνικές
- Αναμενόμενη έξοδο ώστε να ξέρετε τι να περιμένετε
🚀 Ξεκινώντας
Προαπαιτούμενα
Πριν εκτελέσετε αυτά τα παραδείγματα, βεβαιωθείτε ότι έχετε:
- Εγκατεστημένη την Python 3.7 ή νεότερη έκδοση
- Βασική κατανόηση του πώς να εκτελείτε Python scripts
Εγκατάσταση Απαραίτητων Βιβλιοθηκών
pip install pandas numpy matplotlib
📖 Επισκόπηση Παραδειγμάτων
1. Hello World - Στυλ Επιστήμης Δεδομένων
Αρχείο: 01_hello_world_data_science.py
Το πρώτο σας πρόγραμμα επιστήμης δεδομένων! Μάθετε πώς να:
- Φορτώσετε ένα απλό σύνολο δεδομένων
- Εμφανίσετε βασικές πληροφορίες για τα δεδομένα σας
- Εκτυπώσετε την πρώτη σας έξοδο επιστήμης δεδομένων
Ιδανικό για απόλυτους αρχάριους που θέλουν να δουν το πρώτο τους πρόγραμμα επιστήμης δεδομένων σε δράση.
2. Φόρτωση και Εξερεύνηση Δεδομένων
Αρχείο: 02_loading_data.py
Μάθετε τα βασικά της εργασίας με δεδομένα:
- Διαβάστε δεδομένα από αρχεία CSV
- Δείτε τις πρώτες γραμμές του συνόλου δεδομένων σας
- Λάβετε βασικές στατιστικές πληροφορίες για τα δεδομένα σας
- Κατανοήστε τους τύπους δεδομένων
Αυτό είναι συχνά το πρώτο βήμα σε οποιοδήποτε έργο επιστήμης δεδομένων!
3. Απλή Ανάλυση Δεδομένων
Αρχείο: 03_simple_analysis.py
Εκτελέστε την πρώτη σας ανάλυση δεδομένων:
- Υπολογίστε βασικές στατιστικές (μέσος όρος, διάμεσος, επικρατούσα τιμή)
- Βρείτε μέγιστες και ελάχιστες τιμές
- Μετρήστε τις εμφανίσεις τιμών
- Φιλτράρετε δεδομένα βάσει συνθηκών
Δείτε πώς να απαντήσετε σε απλές ερωτήσεις για τα δεδομένα σας.
4. Βασικά της Οπτικοποίησης Δεδομένων
Αρχείο: 04_basic_visualization.py
Δημιουργήστε τις πρώτες σας οπτικοποιήσεις:
- Φτιάξτε ένα απλό γράφημα μπάρας
- Δημιουργήστε ένα διάγραμμα γραμμών
- Παράγετε ένα κυκλικό διάγραμμα
- Αποθηκεύστε τις οπτικοποιήσεις σας ως εικόνες
Μάθετε να επικοινωνείτε τα ευρήματά σας οπτικά!
5. Εργασία με Πραγματικά Δεδομένα
Αρχείο: 05_real_world_example.py
Συνδυάστε τα όλα με ένα πλήρες παράδειγμα:
- Φορτώστε πραγματικά δεδομένα από το αποθετήριο
- Καθαρίστε και προετοιμάστε τα δεδομένα
- Εκτελέστε ανάλυση
- Δημιουργήστε ουσιαστικές οπτικοποιήσεις
- Βγάλτε συμπεράσματα
Αυτό το παράδειγμα σας δείχνει μια πλήρη ροή εργασίας από την αρχή μέχρι το τέλος.
🎯 Πώς να Χρησιμοποιήσετε Αυτά τα Παραδείγματα
-
Ξεκινήστε από την αρχή: Τα παραδείγματα είναι αριθμημένα με σειρά δυσκολίας. Ξεκινήστε με το
01_hello_world_data_science.pyκαι προχωρήστε σταδιακά. -
Διαβάστε τα σχόλια: Κάθε αρχείο έχει λεπτομερή σχόλια που εξηγούν τι κάνει ο κώδικας και γιατί. Διαβάστε τα προσεκτικά!
-
Πειραματιστείτε: Δοκιμάστε να τροποποιήσετε τον κώδικα. Τι συμβαίνει αν αλλάξετε μια τιμή; Σπάστε τα πράγματα και διορθώστε τα - έτσι μαθαίνετε!
-
Εκτελέστε τον κώδικα: Εκτελέστε κάθε παράδειγμα και παρατηρήστε την έξοδο. Συγκρίνετέ την με αυτό που περιμένατε.
-
Επεκτείνετε το παράδειγμα: Μόλις κατανοήσετε ένα παράδειγμα, δοκιμάστε να το επεκτείνετε με τις δικές σας ιδέες.
💡 Συμβουλές για Αρχάριους
- Μην βιάζεστε: Αφιερώστε χρόνο για να κατανοήσετε κάθε παράδειγμα πριν προχωρήσετε στο επόμενο
- Πληκτρολογήστε τον κώδικα μόνοι σας: Μην κάνετε απλώς αντιγραφή-επικόλληση. Η πληκτρολόγηση σας βοηθά να μάθετε και να θυμάστε
- Αναζητήστε άγνωστες έννοιες: Αν δείτε κάτι που δεν καταλαβαίνετε, ψάξτε το στο διαδίκτυο ή στα κύρια μαθήματα
- Κάντε ερωτήσεις: Εγγραφείτε στο φόρουμ συζητήσεων αν χρειάζεστε βοήθεια
- Εξασκηθείτε τακτικά: Προσπαθήστε να γράφετε κώδικα λίγο κάθε μέρα αντί για μεγάλες συνεδρίες μία φορά την εβδομάδα
🔗 Επόμενα Βήματα
Αφού ολοκληρώσετε αυτά τα παραδείγματα, είστε έτοιμοι να:
- Εργαστείτε στα κύρια μαθήματα του προγράμματος σπουδών
- Δοκιμάσετε τις ασκήσεις σε κάθε φάκελο μαθήματος
- Εξερευνήσετε τα Jupyter notebooks για πιο εις βάθος μάθηση
- Δημιουργήσετε τα δικά σας έργα επιστήμης δεδομένων
📚 Πρόσθετοι Πόροι
- Κύριο Πρόγραμμα Σπουδών - Το πλήρες μάθημα 20 μαθημάτων
- Για Εκπαιδευτικούς - Χρήση αυτού του προγράμματος σπουδών στην τάξη σας
- Microsoft Learn - Δωρεάν διαδικτυακοί πόροι μάθησης
- Τεκμηρίωση Python - Επίσημη αναφορά Python
🤝 Συνεισφορά
Βρήκατε κάποιο σφάλμα ή έχετε μια ιδέα για ένα νέο παράδειγμα; Καλωσορίζουμε τις συνεισφορές! Δείτε τον Οδηγό Συνεισφοράς.
Καλή Μάθηση! 🎉
Θυμηθείτε: Κάθε ειδικός υπήρξε κάποτε αρχάριος. Προχωρήστε βήμα-βήμα και μην φοβάστε να κάνετε λάθη - είναι μέρος της διαδικασίας μάθησης!
Αποποίηση ευθύνης:
Αυτό το έγγραφο έχει μεταφραστεί χρησιμοποιώντας την υπηρεσία αυτόματης μετάφρασης Co-op Translator. Παρόλο που καταβάλλουμε προσπάθειες για ακρίβεια, παρακαλούμε να έχετε υπόψη ότι οι αυτόματες μεταφράσεις ενδέχεται να περιέχουν σφάλματα ή ανακρίβειες. Το πρωτότυπο έγγραφο στη μητρική του γλώσσα θα πρέπει να θεωρείται η αυθεντική πηγή. Για κρίσιμες πληροφορίες, συνιστάται επαγγελματική ανθρώπινη μετάφραση. Δεν φέρουμε ευθύνη για τυχόν παρεξηγήσεις ή εσφαλμένες ερμηνείες που προκύπτουν από τη χρήση αυτής της μετάφρασης.