You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
140 lines
6.7 KiB
140 lines
6.7 KiB
# דוגמאות ידידותיות למתחילים במדעי הנתונים
|
|
|
|
ברוכים הבאים לתיקיית הדוגמאות! אוסף זה של דוגמאות פשוטות ומלוות בהסברים נועד לעזור לכם להתחיל עם מדעי הנתונים, גם אם אתם מתחילים לגמרי.
|
|
|
|
## 📚 מה תמצאו כאן
|
|
|
|
כל דוגמה היא עצמאית וכוללת:
|
|
- **הערות ברורות** שמסבירות כל שלב
|
|
- **קוד פשוט וקריא** שמדגים מושג אחד בכל פעם
|
|
- **הקשר מעשי** שיעזור לכם להבין מתי ולמה להשתמש בטכניקות הללו
|
|
- **תוצאה צפויה** כדי שתדעו למה לצפות
|
|
|
|
## 🚀 איך להתחיל
|
|
|
|
### דרישות מוקדמות
|
|
לפני הרצת הדוגמאות, ודאו שיש לכם:
|
|
- Python 3.7 או גרסה גבוהה יותר מותקנת
|
|
- הבנה בסיסית של איך להריץ סקריפטים ב-Python
|
|
|
|
### התקנת ספריות נדרשות
|
|
```bash
|
|
pip install pandas numpy matplotlib
|
|
```
|
|
|
|
## 📖 סקירת דוגמאות
|
|
|
|
### 1. שלום עולם - בסגנון מדעי הנתונים
|
|
**קובץ:** `01_hello_world_data_science.py`
|
|
|
|
תוכנית מדעי הנתונים הראשונה שלכם! תלמדו איך:
|
|
- לטעון מערך נתונים פשוט
|
|
- להציג מידע בסיסי על הנתונים שלכם
|
|
- להדפיס את הפלט הראשון שלכם במדעי הנתונים
|
|
|
|
מושלם למתחילים שרוצים לראות את התוכנית הראשונה שלהם בפעולה.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 2. טעינה וחקר נתונים
|
|
**קובץ:** `02_loading_data.py`
|
|
|
|
למדו את היסודות של עבודה עם נתונים:
|
|
- קריאת נתונים מקבצי CSV
|
|
- צפייה בשורות הראשונות של מערך הנתונים שלכם
|
|
- קבלת סטטיסטיקות בסיסיות על הנתונים שלכם
|
|
- הבנת סוגי נתונים
|
|
|
|
זהו לרוב השלב הראשון בכל פרויקט מדעי נתונים!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 3. ניתוח נתונים פשוט
|
|
**קובץ:** `03_simple_analysis.py`
|
|
|
|
בצעו את ניתוח הנתונים הראשון שלכם:
|
|
- חישוב סטטיסטיקות בסיסיות (ממוצע, חציון, שכיח)
|
|
- מציאת ערכים מקסימליים ומינימליים
|
|
- ספירת הופעות של ערכים
|
|
- סינון נתונים על פי תנאים
|
|
|
|
ראו איך לענות על שאלות פשוטות לגבי הנתונים שלכם.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 4. יסודות ויזואליזציה של נתונים
|
|
**קובץ:** `04_basic_visualization.py`
|
|
|
|
צרו את הוויזואליזציות הראשונות שלכם:
|
|
- יצירת תרשים עמודות פשוט
|
|
- יצירת גרף קו
|
|
- יצירת תרשים עוגה
|
|
- שמירת הוויזואליזציות שלכם כתמונות
|
|
|
|
למדו איך לתקשר את הממצאים שלכם בצורה חזותית!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 5. עבודה עם נתונים אמיתיים
|
|
**קובץ:** `05_real_world_example.py`
|
|
|
|
חברו הכל יחד עם דוגמה מלאה:
|
|
- טעינת נתונים אמיתיים מהמאגר
|
|
- ניקוי והכנת הנתונים
|
|
- ביצוע ניתוח
|
|
- יצירת ויזואליזציות משמעותיות
|
|
- הסקת מסקנות
|
|
|
|
דוגמה זו מראה לכם תהליך עבודה מלא מתחילתו ועד סופו.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🎯 איך להשתמש בדוגמאות הללו
|
|
|
|
1. **התחילו מההתחלה**: הדוגמאות ממוספרות לפי רמת הקושי. התחילו עם `01_hello_world_data_science.py` והתקדמו לפי הסדר.
|
|
|
|
2. **קראו את ההערות**: כל קובץ מכיל הערות מפורטות שמסבירות מה הקוד עושה ולמה. קראו אותן בעיון!
|
|
|
|
3. **נסו לשנות**: נסו לשנות את הקוד. מה קורה אם תשנו ערך? תשברו דברים ותתקנו אותם - כך לומדים!
|
|
|
|
4. **הריצו את הקוד**: הריצו כל דוגמה וצפו בפלט. השוו אותו למה שציפיתם.
|
|
|
|
5. **בנו על זה**: ברגע שתבינו דוגמה, נסו להרחיב אותה עם רעיונות משלכם.
|
|
|
|
## 💡 טיפים למתחילים
|
|
|
|
- **אל תמהרו**: קחו את הזמן להבין כל דוגמה לפני שתעברו לבאה
|
|
- **כתבו את הקוד בעצמכם**: אל תעתיקו-הדבק. כתיבה עוזרת ללמוד ולזכור
|
|
- **חפשו מושגים לא מוכרים**: אם אתם רואים משהו שלא ברור לכם, חפשו אותו באינטרנט או בשיעורים המרכזיים
|
|
- **שאלו שאלות**: הצטרפו ל-[פורום הדיונים](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) אם אתם צריכים עזרה
|
|
- **תרגלו באופן קבוע**: נסו לקודד קצת כל יום במקום מפגשים ארוכים פעם בשבוע
|
|
|
|
## 🔗 צעדים הבאים
|
|
|
|
לאחר שתסיימו את הדוגמאות הללו, אתם מוכנים:
|
|
- לעבוד דרך שיעורי הלימוד המרכזיים
|
|
- לנסות את המשימות בכל תיקיית שיעור
|
|
- לחקור את מחברות Jupyter ללמידה מעמיקה יותר
|
|
- ליצור פרויקטים משלכם במדעי הנתונים
|
|
|
|
## 📚 משאבים נוספים
|
|
|
|
- [תוכנית הלימודים המרכזית](../README.md) - קורס מלא של 20 שיעורים
|
|
- [למורים](../for-teachers.md) - שימוש בתוכנית הלימודים בכיתה
|
|
- [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/) - משאבי לימוד מקוונים חינמיים
|
|
- [תיעוד Python](https://docs.python.org/3/) - מדריך רשמי ל-Python
|
|
|
|
## 🤝 תרומות
|
|
|
|
מצאתם באג או יש לכם רעיון לדוגמה חדשה? נשמח לקבל תרומות! אנא ראו את [מדריך התרומות](../CONTRIBUTING.md).
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**למידה נעימה! 🎉**
|
|
|
|
זכרו: כל מומחה היה פעם מתחיל. קחו את זה צעד אחד בכל פעם, ואל תפחדו לעשות טעויות - הן חלק מתהליך הלמידה!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**כתב ויתור**:
|
|
מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום מבוסס בינה מלאכותית [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עשויים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. המסמך המקורי בשפתו המקורית צריך להיחשב כמקור הסמכותי. למידע קריטי, מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי מתרגם אנושי. איננו נושאים באחריות לאי-הבנות או לפרשנויות שגויות הנובעות משימוש בתרגום זה. |