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

Aloittelijaystävällisiä Data Science -esimerkkejä

Tervetuloa esimerkkikansioon! Tämä kokoelma yksinkertaisia ja hyvin kommentoituja esimerkkejä on suunniteltu auttamaan sinua aloittamaan data science -opiskelun, vaikka olisit täysin aloittelija.

📚 Mitä täältä löytyy

Jokainen esimerkki on itsenäinen ja sisältää:

Selkeät kommentit, jotka selittävät jokaisen vaiheen
Yksinkertaista ja helposti luettavaa koodia, joka esittelee yhden käsitteen kerrallaan
Reaaliaikaisen kontekstin, joka auttaa ymmärtämään, milloin ja miksi näitä tekniikoita käytetään
Odotetun tuloksen, jotta tiedät, mitä etsiä

🚀 Aloittaminen

Esivaatimukset

Ennen kuin suoritat näitä esimerkkejä, varmista että sinulla on:

Python 3.7 tai uudempi asennettuna
Perustiedot Python-skriptien suorittamisesta

Tarvittavien kirjastojen asentaminen

pip install pandas numpy matplotlib

📖 Esimerkkien yleiskatsaus

1. Hello World - Data Science -tyyliin

Tiedosto: 01_hello_world_data_science.py

Ensimmäinen data science -ohjelmasi! Opit:

Lataamaan yksinkertaisen datasetin
Näyttämään perustiedot datastasi
Tulostamaan ensimmäisen data science -tuloksesi

Täydellinen aloitteleville, jotka haluavat nähdä ensimmäisen data science -ohjelmansa toiminnassa.

2. Datan lataaminen ja tutkiminen

Tiedosto: 02_loading_data.py

Opettele datan käsittelyn perusteet:

Lue dataa CSV-tiedostoista
Näytä datasetin ensimmäiset rivit
Hanki perustilastoja datastasi
Ymmärrä datatyypit

Tämä on usein ensimmäinen vaihe missä tahansa data science -projektissa!

3. Yksinkertainen data-analyysi

Tiedosto: 03_simple_analysis.py

Suorita ensimmäinen data-analyysisi:

Laske perustilastoja (keskiarvo, mediaani, moodi)
Etsi maksimi- ja minimiarvot
Laske arvojen esiintymiskerrat
Suodata dataa ehtojen perusteella

Näe, miten vastata yksinkertaisiin kysymyksiin datastasi.

4. Datan visualisoinnin perusteet

Tiedosto: 04_basic_visualization.py

Luo ensimmäiset visualisointisi:

Tee yksinkertainen pylväsdiagrammi
Luo viivakaavio
Generoi piirakkakaavio
Tallenna visualisoinnit kuvina

Opettele viestimään havaintosi visuaalisesti!

5. Työskentely oikean datan kanssa

Tiedosto: 05_real_world_example.py

Yhdistä kaikki kokonaiseksi esimerkiksi:

Lataa oikeaa dataa repositoriosta
Puhdista ja valmistele data
Suorita analyysi
Luo merkityksellisiä visualisointeja
Tee johtopäätöksiä

Tämä esimerkki näyttää sinulle täydellisen työnkulun alusta loppuun.

🎯 Kuinka käyttää näitä esimerkkejä

Aloita alusta: Esimerkit on numeroitu vaikeusjärjestyksessä. Aloita 01_hello_world_data_science.py-tiedostosta ja etene järjestyksessä.
Lue kommentit: Jokaisessa tiedostossa on yksityiskohtaiset kommentit, jotka selittävät, mitä koodi tekee ja miksi. Lue ne huolellisesti!
Kokeile: Yritä muokata koodia. Mitä tapahtuu, jos muutat arvoa? Riko asioita ja korjaa ne - näin opit!
Suorita koodi: Suorita jokainen esimerkki ja tarkkaile tulosta. Vertaa sitä odotettuun tulokseen.
Rakenna lisää: Kun ymmärrät esimerkin, yritä laajentaa sitä omilla ideoillasi.

💡 Vinkkejä aloittelijoille

Älä kiirehdi: Käytä aikaa jokaisen esimerkin ymmärtämiseen ennen seuraavaan siirtymistä
Kirjoita koodi itse: Älä vain kopioi ja liitä. Kirjoittaminen auttaa oppimaan ja muistamaan
Etsi tuntemattomia käsitteitä: Jos näet jotain, mitä et ymmärrä, etsi tietoa verkosta tai pääopetuksista
Kysy kysymyksiä: Liity keskustelufoorumiin, jos tarvitset apua
Harjoittele säännöllisesti: Yritä koodata vähän joka päivä sen sijaan, että tekisit pitkiä sessioita kerran viikossa

🔗 Seuraavat askeleet

Kun olet suorittanut nämä esimerkit, olet valmis:

Käymään läpi pääopetuksen
Kokeilemaan tehtäviä jokaisessa oppituntikansiossa
Tutustumaan Jupyter-notebookeihin syvällisempää oppimista varten
Luomaan omia data science -projekteja

📚 Lisäresurssit

Pääopetus - Täydellinen 20 oppitunnin kurssi
Opettajille - Tämän opetuksen käyttö luokkahuoneessa
Microsoft Learn - Ilmaisia verkkokoulutusresursseja
Python-dokumentaatio - Virallinen Python-viite

🤝 Osallistuminen

Löysitkö virheen tai sinulla on idea uudesta esimerkistä? Otamme mielellämme vastaan osallistumisia! Katso Osallistumisohjeet.

Hyvää oppimista! 🎉

Muista: Jokainen asiantuntija on joskus ollut aloittelija. Ota yksi askel kerrallaan, äläkä pelkää tehdä virheitä - ne ovat osa oppimisprosessia!

Vastuuvapauslauseke:
Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä.