leestott
57edd69619
|
4 months ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 4 months ago | |
README.md
Приклади для початківців у сфері Data Science
Ласкаво просимо до каталогу прикладів! Ця колекція простих, добре прокоментованих прикладів створена, щоб допомогти вам розпочати роботу з Data Science, навіть якщо ви абсолютний новачок.
📚 Що ви знайдете тут
Кожен приклад є автономним і включає:
- Чіткі коментарі, які пояснюють кожен крок
- Простий, зрозумілий код, що демонструє одну концепцію за раз
- Контекст реального світу, щоб допомогти вам зрозуміти, коли і чому використовувати ці техніки
- Очікуваний результат, щоб ви знали, на що звертати увагу
🚀 Як почати
Попередні вимоги
Перед запуском цих прикладів переконайтеся, що у вас є:
- Встановлений Python 3.7 або новіший
- Базове розуміння того, як запускати скрипти Python
Встановлення необхідних бібліотек
pip install pandas numpy matplotlib
📖 Огляд прикладів
1. Hello World - у стилі Data Science
Файл: 01_hello_world_data_science.py
Ваш перший програмний код у Data Science! Ви навчитеся:
- Завантажувати простий набір даних
- Відображати базову інформацію про ваші дані
- Виводити ваш перший результат у Data Science
Ідеально для абсолютних новачків, які хочуть побачити свій перший програмний код у дії.
2. Завантаження та дослідження даних
Файл: 02_loading_data.py
Вивчіть основи роботи з даними:
- Читання даних із CSV-файлів
- Перегляд перших кількох рядків вашого набору даних
- Отримання базової статистики про ваші дані
- Розуміння типів даних
Це часто є першим кроком у будь-якому проєкті Data Science!
3. Проста аналітика даних
Файл: 03_simple_analysis.py
Виконайте свою першу аналітику даних:
- Розрахунок базової статистики (середнє, медіана, мода)
- Пошук максимальних і мінімальних значень
- Підрахунок кількості значень
- Фільтрація даних за умовами
Дізнайтеся, як відповідати на прості запитання про ваші дані.
4. Основи візуалізації даних
Файл: 04_basic_visualization.py
Створіть свої перші візуалізації:
- Побудова простого стовпчастого графіка
- Створення лінійного графіка
- Генерація кругової діаграми
- Збереження ваших візуалізацій як зображень
Навчіться візуально передавати свої висновки!
5. Робота з реальними даними
Файл: 05_real_world_example.py
Об'єднайте все в одному повному прикладі:
- Завантаження реальних даних із репозиторію
- Очищення та підготовка даних
- Виконання аналізу
- Створення значущих візуалізацій
- Формулювання висновків
Цей приклад демонструє повний робочий процес від початку до кінця.
🎯 Як використовувати ці приклади
-
Почніть з початку: Приклади пронумеровані за рівнем складності. Почніть із
01_hello_world_data_science.pyі поступово переходьте до наступних. -
Читайте коментарі: Кожен файл містить детальні коментарі, які пояснюють, що робить код і чому. Уважно їх читайте!
-
Експериментуйте: Спробуйте змінити код. Що станеться, якщо ви зміните значення? Ламайте і виправляйте - так ви навчитеся!
-
Запускайте код: Виконуйте кожен приклад і спостерігайте за результатом. Порівнюйте його з тим, що ви очікували.
-
Розвивайте: Як тільки ви зрозумієте приклад, спробуйте розширити його своїми ідеями.
💡 Поради для новачків
- Не поспішайте: Витрачайте час на розуміння кожного прикладу перед переходом до наступного
- Вводьте код самостійно: Не просто копіюйте-вставляйте. Введення допомагає вам навчитися і запам'ятати
- Шукайте незнайомі концепції: Якщо ви бачите щось незрозуміле, шукайте це онлайн або в основних уроках
- Ставте запитання: Приєднуйтесь до форуму обговорень, якщо вам потрібна допомога
- Практикуйте регулярно: Намагайтеся писати код трохи щодня, а не довгі сесії раз на тиждень
🔗 Наступні кроки
Після завершення цих прикладів ви готові:
- Пройти основні уроки курсу
- Виконати завдання в кожній папці уроку
- Дослідити Jupyter notebooks для більш глибокого навчання
- Створити власні проєкти в Data Science
📚 Додаткові ресурси
- Основний курс - Повний курс із 20 уроків
- Для викладачів - Використання цього курсу в класі
- Microsoft Learn - Безкоштовні онлайн-ресурси для навчання
- Документація Python - Офіційний довідник Python
🤝 Внесок
Знайшли помилку або маєте ідею для нового прикладу? Ми раді вашим внескам! Будь ласка, ознайомтеся з нашим Посібником для внесків.
Щасливого навчання! 🎉
Пам'ятайте: кожен експерт колись був новачком. Робіть один крок за раз і не бійтеся помилятися - це частина процесу навчання!
Відмова від відповідальності:
Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.