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

Mga Halimbawa ng Data Science para sa mga Baguhan

Maligayang pagdating sa direktoryo ng mga halimbawa! Ang koleksyong ito ng mga simpleng halimbawa na may malinaw na mga komento ay idinisenyo upang tulungan kang magsimula sa data science, kahit na ikaw ay ganap na baguhan.

📚 Ano ang Matatagpuan Dito

Ang bawat halimbawa ay kumpleto at naglalaman ng:

Malinaw na mga komento na nagpapaliwanag sa bawat hakbang
Simple at madaling basahing code na nagpapakita ng isang konsepto sa bawat pagkakataon
Konteksto mula sa totoong mundo upang maunawaan mo kung kailan at bakit gagamitin ang mga teknik na ito
Inaasahang output upang malaman mo kung ano ang dapat mong makita

🚀 Paano Magsimula

Mga Kinakailangan

Bago patakbuhin ang mga halimbawa, tiyaking mayroon ka ng mga sumusunod:

Nakainstall ang Python 3.7 o mas mataas
Pangunahing kaalaman kung paano patakbuhin ang mga Python script

Pag-install ng Mga Kinakailangang Library

pip install pandas numpy matplotlib

📖 Pangkalahatang-ideya ng Mga Halimbawa

1. Hello World - Data Science Style

File: 01_hello_world_data_science.py

Ang iyong unang programa sa data science! Matutunan kung paano:

Mag-load ng simpleng dataset
Ipakita ang pangunahing impormasyon tungkol sa iyong data
I-print ang iyong unang output sa data science

Perpekto para sa mga ganap na baguhan na gustong makita ang kanilang unang programa sa data science na gumagana.

2. Pag-load at Pag-explore ng Data

File: 02_loading_data.py

Matutunan ang mga pangunahing kaalaman sa pagtatrabaho sa data:

Magbasa ng data mula sa mga CSV file
Tingnan ang unang ilang mga hilera ng iyong dataset
Kumuha ng pangunahing istatistika tungkol sa iyong data
Unawain ang mga uri ng data

Ito ang madalas na unang hakbang sa anumang proyekto sa data science!

3. Simpleng Pagsusuri ng Data

File: 03_simple_analysis.py

Gawin ang iyong unang pagsusuri ng data:

Kalkulahin ang mga pangunahing istatistika (mean, median, mode)
Hanapin ang pinakamataas at pinakamababang halaga
Bilangin ang mga paglitaw ng mga halaga
I-filter ang data batay sa mga kondisyon

Tingnan kung paano sagutin ang mga simpleng tanong tungkol sa iyong data.

4. Mga Pangunahing Kaalaman sa Data Visualization

File: 04_basic_visualization.py

Gumawa ng iyong unang mga visualization:

Gumawa ng simpleng bar chart
Gumawa ng line plot
Gumawa ng pie chart
I-save ang iyong mga visualization bilang mga imahe

Matutunan kung paano ipahayag ang iyong mga natuklasan sa biswal na paraan!

5. Pagtatrabaho sa Totoong Data

File: 05_real_world_example.py

Pagsamahin ang lahat sa isang kumpletong halimbawa:

Mag-load ng totoong data mula sa repository
Linisin at ihanda ang data
Gawin ang pagsusuri
Gumawa ng makabuluhang mga visualization
Gumuhit ng mga konklusyon

Ipinapakita ng halimbawang ito ang isang kumpletong workflow mula simula hanggang matapos.

🎯 Paano Gamitin ang Mga Halimbawang Ito

Magsimula sa simula: Ang mga halimbawa ay nakaayos ayon sa antas ng kahirapan. Simulan sa 01_hello_world_data_science.py at sundan ang pagkakasunod-sunod.
Basahin ang mga komento: Ang bawat file ay may detalyadong mga komento na nagpapaliwanag kung ano ang ginagawa ng code at kung bakit. Basahin ang mga ito nang mabuti!
Mag-eksperimento: Subukang baguhin ang code. Ano ang mangyayari kung babaguhin mo ang isang halaga? Subukang sirain ang mga bagay at ayusin ang mga ito - ganito ka matututo!
Patakbuhin ang code: Ipatupad ang bawat halimbawa at obserbahan ang output. Ihambing ito sa inaasahan mo.
Palawakin ito: Kapag naintindihan mo na ang isang halimbawa, subukang palawakin ito gamit ang sarili mong mga ideya.

💡 Mga Tip para sa mga Baguhan

Huwag magmadali: Maglaan ng oras upang maunawaan ang bawat halimbawa bago lumipat sa susunod
I-type ang code mo mismo: Huwag lang kopyahin at i-paste. Ang pagta-type ay nakakatulong sa iyong matuto at matandaan
Hanapin ang mga hindi pamilyar na konsepto: Kung may makita kang hindi mo naiintindihan, maghanap online o sa mga pangunahing aralin
Magtanong: Sumali sa discussion forum kung kailangan mo ng tulong
Magpraktis nang regular: Subukang mag-code araw-araw kaysa sa mahabang sesyon isang beses sa isang linggo

🔗 Mga Susunod na Hakbang

Pagkatapos makumpleto ang mga halimbawa, handa ka nang:

Dumaan sa mga pangunahing aralin ng kurikulum
Subukan ang mga gawain sa bawat folder ng aralin
Tuklasin ang mga Jupyter notebook para sa mas malalim na pag-aaral
Gumawa ng sarili mong mga proyekto sa data science

📚 Karagdagang Mga Mapagkukunan

Main Curriculum - Ang kumpletong 20-aralin na kurso
For Teachers - Paggamit ng kurikulum na ito sa iyong klase
Microsoft Learn - Libreng online na mga mapagkukunan sa pag-aaral
Python Documentation - Opisyal na sanggunian sa Python

🤝 Pagtulong

Nakakita ng bug o may ideya para sa bagong halimbawa? Malugod naming tinatanggap ang mga kontribusyon! Mangyaring tingnan ang aming Contributing Guide.

Masayang Pag-aaral! 🎉

Tandaan: Ang bawat eksperto ay minsang naging baguhan. Gawin ito nang paisa-isa, at huwag matakot na magkamali - bahagi ito ng proseso ng pagkatuto!

Paunawa:
Ang dokumentong ito ay isinalin gamit ang AI translation service na Co-op Translator. Bagama't sinisikap naming maging tumpak, mangyaring tandaan na ang mga awtomatikong pagsasalin ay maaaring maglaman ng mga pagkakamali o hindi pagkakatugma. Ang orihinal na dokumento sa kanyang katutubong wika ang dapat ituring na opisyal na pinagmulan. Para sa mahalagang impormasyon, inirerekomenda ang propesyonal na pagsasalin ng tao. Hindi kami mananagot sa anumang hindi pagkakaunawaan o maling interpretasyon na dulot ng paggamit ng pagsasaling ito.