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

Primeri za začetnike v podatkovni znanosti

Dobrodošli v imeniku primerov! Ta zbirka preprostih, dobro komentiranih primerov je zasnovana tako, da vam pomaga začeti s podatkovno znanostjo, tudi če ste popolni začetnik.

📚 Kaj boste našli tukaj

Vsak primer je samostojen in vključuje:

Jasne komentarje, ki pojasnjujejo vsak korak
Preprosto, berljivo kodo, ki prikazuje en koncept naenkrat
Kontekst iz resničnega sveta, da boste razumeli, kdaj in zakaj uporabiti te tehnike
Pričakovani izhod, da boste vedeli, kaj iskati

🚀 Začetek

Predpogoji

Preden zaženete te primere, poskrbite, da imate:

Nameščen Python 3.7 ali novejši
Osnovno razumevanje, kako zagnati Python skripte

Namestitev potrebnih knjižnic

pip install pandas numpy matplotlib

📖 Pregled primerov

1. Hello World - Slog podatkovne znanosti

Datoteka: 01_hello_world_data_science.py

Vaš prvi program v podatkovni znanosti! Naučite se:

Naložiti preprost nabor podatkov
Prikazati osnovne informacije o vaših podatkih
Natisniti vaš prvi izhod v podatkovni znanosti

Odlično za popolne začetnike, ki želijo videti svoj prvi program v akciji.

2. Nalaganje in raziskovanje podatkov

Datoteka: 02_loading_data.py

Naučite se osnov dela s podatki:

Branje podatkov iz CSV datotek
Ogled prvih nekaj vrstic vašega nabora podatkov
Pridobivanje osnovnih statistik o vaših podatkih
Razumevanje tipov podatkov

To je pogosto prvi korak v vsakem projektu podatkovne znanosti!

3. Preprosta analiza podatkov

Datoteka: 03_simple_analysis.py

Izvedite svojo prvo analizo podatkov:

Izračun osnovnih statistik (povprečje, mediana, modus)
Iskanje največjih in najmanjših vrednosti
Štetje pojavitev vrednosti
Filtriranje podatkov na podlagi pogojev

Oglejte si, kako odgovoriti na preprosta vprašanja o vaših podatkih.

4. Osnove vizualizacije podatkov

Datoteka: 04_basic_visualization.py

Ustvarite svoje prve vizualizacije:

Naredite preprost stolpični diagram
Ustvarite linijski graf
Generirajte tortni diagram
Shranite svoje vizualizacije kot slike

Naučite se vizualno komunicirati svoje ugotovitve!

5. Delo z resničnimi podatki

Datoteka: 05_real_world_example.py

Združite vse z popolnim primerom:

Naložite resnične podatke iz repozitorija
Očistite in pripravite podatke
Izvedite analizo
Ustvarite smiselne vizualizacije
Izvedite zaključke

Ta primer vam pokaže celoten potek dela od začetka do konca.

🎯 Kako uporabljati te primere

Začnite na začetku: Primeri so oštevilčeni glede na težavnost. Začnite z 01_hello_world_data_science.py in nadaljujte po vrsti.
Preberite komentarje: Vsaka datoteka ima podrobne komentarje, ki pojasnjujejo, kaj koda počne in zakaj. Preberite jih pozorno!
Eksperimentirajte: Poskusite spreminjati kodo. Kaj se zgodi, če spremenite vrednost? Razbijte stvari in jih popravite - tako se učite!
Zaženite kodo: Izvedite vsak primer in opazujte izhod. Primerjajte ga s pričakovanim.
Nadgradite: Ko razumete primer, ga poskusite razširiti s svojimi idejami.

💡 Nasveti za začetnike

Ne hitite: Vzemite si čas, da razumete vsak primer, preden preidete na naslednjega
Kodo vnesite sami: Ne kopirajte in prilepite. Vnašanje pomaga pri učenju in pomnjenju
Raziskujte neznane koncepte: Če vidite nekaj, česar ne razumete, poiščite informacije na spletu ali v glavnih lekcijah
Postavljajte vprašanja: Pridružite se diskusijskemu forumu, če potrebujete pomoč
Redno vadite: Poskusite programirati malo vsak dan, namesto dolgih sej enkrat na teden

🔗 Naslednji koraki

Ko zaključite te primere, ste pripravljeni na:

Delo skozi glavne lekcije kurikuluma
Poskusite naloge v vsaki mapi z lekcijami
Raziskovanje Jupyter zvezkov za bolj poglobljeno učenje
Ustvarjanje svojih projektov v podatkovni znanosti

📚 Dodatni viri

Glavni kurikulum - Celoten 20-lekcijski tečaj
Za učitelje - Uporaba tega kurikuluma v učilnici
Microsoft Learn - Brezplačni spletni učni viri
Python dokumentacija - Uradni Python referenčni priročnik

🤝 Prispevanje

Ste našli napako ali imate idejo za nov primer? Veseli bomo vaših prispevkov! Prosimo, preberite naš Vodnik za prispevanje.

Veselo učenje! 🎉

Zapomnite si: Vsak strokovnjak je bil nekoč začetnik. Korak za korakom, in ne bojte se delati napak - so del učnega procesa!

Izjava o omejitvi odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za strojno prevajanje Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovno človeško prevajanje. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.