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.
142 lines
14 KiB
142 lines
14 KiB
# തുടക്കക്കാർക്ക് അനുയോജ്യമായ ഡാറ്റാ സയൻസ് ഉദാഹരണങ്ങൾ
|
|
|
|
ഉദാഹരണങ്ങൾ ഡയറക്ടറിയിലേക്ക് സ്വാഗതം! ഈ ലളിതവും നന്നായി കമന്റ് ചെയ്ത ഉദാഹരണങ്ങളുടെ ശേഖരം, നിങ്ങൾ ഒരു പൂർണ്ണമായ തുടക്കക്കാരനാണെങ്കിലും, ഡാറ്റാ സയൻസിൽ തുടങ്ങാൻ സഹായിക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതാണ്.
|
|
|
|
## 📚 ഇവിടെ നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നത്
|
|
|
|
ഓരോ ഉദാഹരണവും സ്വയം സമ്പൂർണമാണ്, കൂടാതെ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു:
|
|
- **പ്രതീകാത്മകമായ കമന്റുകൾ** ഓരോ ഘട്ടവും വിശദീകരിക്കുന്നു
|
|
- **ലളിതവും വായിക്കാൻ എളുപ്പവുമായ കോഡ്** ഓരോ തത്വവും ഒരേസമയം പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു
|
|
- **യഥാർത്ഥ ലോക സാഹചര്യങ്ങൾ** ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ എപ്പോൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു
|
|
- **പ്രതീക്ഷിച്ച ഔട്ട്പുട്ട്** നിങ്ങൾ എന്ത് നോക്കണമെന്ന് അറിയാൻ
|
|
|
|
## 🚀 തുടങ്ങുന്നത്
|
|
|
|
### മുൻകൂട്ടി ആവശ്യമായവ
|
|
ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഉറപ്പാക്കുക:
|
|
- Python 3.7 അല്ലെങ്കിൽ അതിനുമുകളിൽ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്തിട്ടുള്ളത്
|
|
- Python സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാമെന്ന് അടിസ്ഥാന അറിവ്
|
|
|
|
### ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യൽ
|
|
```bash
|
|
pip install pandas numpy matplotlib
|
|
```
|
|
|
|
## 📖 ഉദാഹരണങ്ങളുടെ അവലോകനം
|
|
|
|
### 1. ഹലോ വേൾഡ് - ഡാറ്റാ സയൻസ് ശൈലി
|
|
**ഫയൽ:** `01_hello_world_data_science.py`
|
|
|
|
നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാം! പഠിക്കുക:
|
|
- ലളിതമായ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നത്
|
|
- നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന വിവരങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത്
|
|
- നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ സയൻസ് ഔട്ട്പുട്ട് പ്രിന്റ് ചെയ്യുന്നത്
|
|
|
|
പൂർണ്ണമായ തുടക്കക്കാർക്ക് അവരുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോഗ്രാം പ്രവർത്തനത്തിൽ കാണാൻ ഇത് അനുയോജ്യമാണ്.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 2. ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുകയും പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യൽ
|
|
**ഫയൽ:** `02_loading_data.py`
|
|
|
|
ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന അടിസ്ഥാനങ്ങൾ പഠിക്കുക:
|
|
- CSV ഫയലുകളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വായിക്കുക
|
|
- നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ആദ്യ കുറച്ച് വരികൾ കാണുക
|
|
- നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നേടുക
|
|
- ഡാറ്റാ തരം മനസ്സിലാക്കുക
|
|
|
|
ഇത് സാധാരണയായി ഏതൊരു ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്ടിന്റെയും ആദ്യ ഘട്ടമാണ്!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 3. ലളിതമായ ഡാറ്റാ വിശകലനം
|
|
**ഫയൽ:** `03_simple_analysis.py`
|
|
|
|
നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ഡാറ്റാ വിശകലനം നടത്തുക:
|
|
- അടിസ്ഥാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ (സാധാരണ, മധ്യക, മോഡ്) കണക്കാക്കുക
|
|
- പരമാവധി, കുറഞ്ഞ മൂല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക
|
|
- മൂല്യങ്ങളുടെ സംഭവനകൾ എണ്ണുക
|
|
- നിബന്ധനകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഡാറ്റ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക
|
|
|
|
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയെക്കുറിച്ചുള്ള ലളിതമായ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് എങ്ങനെ ഉത്തരം നൽകാമെന്ന് കാണുക.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 4. ഡാറ്റാ ദൃശ്യീകരണ അടിസ്ഥാനങ്ങൾ
|
|
**ഫയൽ:** `04_basic_visualization.py`
|
|
|
|
നിങ്ങളുടെ ആദ്യ ദൃശ്യീകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക:
|
|
- ലളിതമായ ബാർ ചാർട്ട് നിർമ്മിക്കുക
|
|
- ഒരു ലൈൻ പ്ലോട്ട് സൃഷ്ടിക്കുക
|
|
- പൈ ചാർട്ട് ജനറേറ്റ് ചെയ്യുക
|
|
- നിങ്ങളുടെ ദൃശ്യീകരണങ്ങൾ ചിത്രങ്ങളായി സേവ് ചെയ്യുക
|
|
|
|
നിങ്ങളുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ ദൃശ്യമായി പ്രചരിപ്പിക്കാൻ പഠിക്കുക!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
### 5. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി പ്രവർത്തിക്കൽ
|
|
**ഫയൽ:** `05_real_world_example.py`
|
|
|
|
എല്ലാം ചേർത്ത് ഒരു സമ്പൂർണ ഉദാഹരണം:
|
|
- റിപോസിറ്ററിയിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുക
|
|
- ഡാറ്റ ശുദ്ധീകരിക്കുകയും തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യുക
|
|
- വിശകലനം നടത്തുക
|
|
- അർത്ഥപൂർണമായ ദൃശ്യീകരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക
|
|
- നിഗമനങ്ങൾ വരുത്തുക
|
|
|
|
ഈ ഉദാഹരണം ആരംഭം മുതൽ അവസാനം വരെ ഒരു സമ്പൂർണ പ്രവൃത്തി പ്രവാഹം കാണിക്കുന്നു.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 🎯 ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം
|
|
|
|
1. **ആരംഭത്തിൽ നിന്ന് തുടങ്ങുക**: ഉദാഹരണങ്ങൾ ബുദ്ധിമുട്ടിന്റെ ക്രമത്തിൽ നമ്പർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. `01_hello_world_data_science.py` മുതൽ ആരംഭിച്ച് മുന്നോട്ട് പോവുക.
|
|
|
|
2. **കമന്റുകൾ വായിക്കുക**: ഓരോ ഫയലിലും കോഡ് എന്ത് ചെയ്യുന്നു, എന്തുകൊണ്ട് ചെയ്യുന്നു എന്നതിന്റെ വിശദമായ കമന്റുകൾ ഉണ്ട്. അവ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം വായിക്കുക!
|
|
|
|
3. **പരീക്ഷണം നടത്തുക**: കോഡ് മാറ്റി നോക്കുക. ഒരു മൂല്യം മാറ്റിയാൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും അവ പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുക - ഇതാണ് പഠന രീതി!
|
|
|
|
4. **കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക**: ഓരോ ഉദാഹരണവും പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് ഔട്ട്പുട്ട് ശ്രദ്ധിക്കുക. നിങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിച്ചതുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.
|
|
|
|
5. **അധികം വികസിപ്പിക്കുക**: ഒരു ഉദാഹരണം മനസ്സിലാക്കിയ ശേഷം, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ആശയങ്ങൾ ചേർത്ത് വികസിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുക.
|
|
|
|
## 💡 തുടക്കക്കാർക്ക് ഉപദേശങ്ങൾ
|
|
|
|
- **വേഗം പിടിക്കരുത്**: അടുത്ത ഉദാഹരണത്തിലേക്ക് പോകുന്നതിന് മുമ്പ് ഓരോ ഉദാഹരണവും മനസ്സിലാക്കാൻ സമയം എടുക്കുക
|
|
- **കോഡ് താങ്കൾ തന്നെ ടൈപ്പ് ചെയ്യുക**: പകർത്തി പേസ്റ്റ് ചെയ്യരുത്. ടൈപ്പിംഗ് നിങ്ങളെ പഠിപ്പിക്കുകയും ഓർക്കാനും സഹായിക്കും
|
|
- **അപരിചിതമായ ആശയങ്ങൾ അന്വേഷിക്കുക**: നിങ്ങൾക്ക് മനസ്സിലാകാത്ത എന്തെങ്കിലും കണ്ടാൽ, ഓൺലൈനിലും പ്രധാന പാഠങ്ങളിലും തിരയുക
|
|
- **ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുക**: സഹായം ആവശ്യമെങ്കിൽ [ചർച്ചാ ഫോറം](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/discussions) ൽ ചേരുക
|
|
- **നിയമിതമായി അഭ്യാസം ചെയ്യുക**: ഒരാഴ്ചയിൽ ഒരു വലിയ സെഷൻ ചെയ്യുന്നതിന് പകരം, ദിവസവും കുറച്ച് കോഡ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുക
|
|
|
|
## 🔗 അടുത്ത ഘട്ടങ്ങൾ
|
|
|
|
ഈ ഉദാഹരണങ്ങൾ പൂർത്തിയാക്കിയ ശേഷം, നിങ്ങൾ തയ്യാറാണ്:
|
|
- പ്രധാന പാഠ്യപദ്ധതി പാഠങ്ങൾ പഠിക്കാൻ
|
|
- ഓരോ പാഠം ഫോൾഡറിലെയും അസൈൻമെന്റുകൾ പരീക്ഷിക്കാൻ
|
|
- കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനായി Jupyter നോട്ട്ബുക്കുകൾ പരിശോധിക്കാൻ
|
|
- നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റാ സയൻസ് പ്രോജക്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ
|
|
|
|
## 📚 അധിക സ്രോതസുകൾ
|
|
|
|
- [പ്രധാന പാഠ്യപദ്ധതി](../README.md) - സമ്പൂർണ 20-പാഠ കോഴ്സ്
|
|
- [അധ്യാപകർക്ക്](../for-teachers.md) - ഈ പാഠ്യപദ്ധതി നിങ്ങളുടെ ക്ലാസ്സിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത്
|
|
- [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/) - സൗജന്യ ഓൺലൈൻ പഠന സ്രോതസുകൾ
|
|
- [Python ഡോക്യുമെന്റേഷൻ](https://docs.python.org/3/) - ഔദ്യോഗിക Python റഫറൻസ്
|
|
|
|
## 🤝 സംഭാവനകൾ
|
|
|
|
ഒരു പിശക് കണ്ടെത്തിയോ പുതിയ ഒരു ഉദാഹരണത്തിന് ആശയമുണ്ടോ? ഞങ്ങൾ സംഭാവനകൾ സ്വാഗതം ചെയ്യുന്നു! ദയവായി ഞങ്ങളുടെ [സംഭാവന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം](../CONTRIBUTING.md) കാണുക.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**സന്തോഷകരമായ പഠനം! 🎉**
|
|
|
|
ഓരോ വിദഗ്ധനും ഒരിക്കൽ തുടക്കക്കാരനായിരുന്നു. ഓരോ ഘട്ടവും ക്രമമായി മുന്നോട്ട് പോവുക, പിഴച്ചാലും ഭയപ്പെടേണ്ട - അവ പഠനത്തിന്റെ ഭാഗമാണ്!
|
|
|
|
---
|
|
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
|
|
**അസൂയാ**:
|
|
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.
|
|
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |