W dzisiejszej lekcji wprowadzimy się w świat Data Science i poznamy podstawy języka Python, kluczowego narzędzia dla analityków danych. Nauczymy się również, jak skonfigurować i dostosować środowisko pracy, aby móc efektywnie pracować z danymi.
Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje metody naukowe, procesy, algorytmy i systemy do wydobywania wiedzy i wniosków z danych w różnych formach, zarówno ustrukturyzowanych jak i nieustrukturyzowanych. Data Science to połączenie wiedzy z zakresu matematyki, statystyki, informatyki i domenowej ekspertyzy. W skrócie: Data Science to 'nauka o danych', która pozwala nam przetwarzać duże ilości danych i wyciągać z nich wartościowe informacje.
Przykłady zastosowań Data Science:
* Reklama spersonalizowana: Rekomendacje filmów na Netflixie, produktów na Allegro.
* Przewidywanie: Prognozowanie pogody, przewidywanie ryzyka kredytowego.
* Automatyzacja: Rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego (chatbots, tłumaczenia).
Python jest popularnym, wszechstronnym i łatwym do nauczenia językiem programowania, który jest szeroko wykorzystywany w Data Science. Jest językiem interpretowanym, co oznacza, że kod jest wykonywany linia po linii. Python posiada bogatą bibliotekę narzędzi (np. NumPy, Pandas, Scikit-learn) dedykowanych do analizy i manipulacji danymi. To sprawia, że jest idealnym wyborem dla początkujących.
Dlaczego Python dla Data Science?
* Łatwość uczenia się: Prosta składnia i czytelny kod.
* Bogaty ekosystem bibliotek: Mnóstwo narzędzi dla analizy danych, uczenia maszynowego, wizualizacji itp.
* Szerokie wsparcie społeczności: Duża społeczność, wiele tutoriali i dokumentacji.
* Elastyczność: Możliwość wykorzystania w różnych dziedzinach.
Anaconda to dystrybucja języka Python, która ułatwia zarządzanie pakietami i zależnościami w Data Science. Zawiera popularne biblioteki (np. NumPy, Pandas, Matplotlib) i ułatwia tworzenie wirtualnych środowisk dla różnych projektów.
Kroki instalacji Anaconda:
1. Pobierz instalator Anaconda ze strony: https://www.anaconda.com/products/distribution
2. Uruchom instalator i postępuj zgodnie z instrukcjami. Zaznacz opcję dodania Anaconda do zmiennej środowiskowej PATH (ważne).
3. Po instalacji uruchom Anaconda Navigator. To graficzny interfejs, który umożliwia uruchamianie Jupyter Notebook, Spyder IDE i innych narzędzi.
Jupyter Notebook: To interaktywne środowisko, w którym można pisać i uruchamiać kod Pythonu, tworzyć notatki, wizualizacje i udostępniać wyniki analiz.
Uruchomienie Jupyter Notebook: W Anaconda Navigator kliknij na ikonę 'Launch' obok Jupyter Notebook. Zostanie otwarte w przeglądarce internetowej.
Zacznijmy od podstawowych struktur danych w Pythonie.
Listy: Uporządkowane kolekcje elementów, które mogą być różnych typów. Listy są zmienne (mutable).
python
lista = [1, 2, 3, "a", "b"]
print(lista[0]) # Wyświetli 1
lista.append(4) # Dodaje element na końcu listy
print(lista) # Wyświetli [1, 2, 3, 'a', 'b', 4]
Słowniki: Kolekcje par klucz-wartość. Słowniki są zmienne (mutable).
python
slownik = {"imie": "Jan", "wiek": 30}
print(slownik["imie"]) # Wyświetli Jan
slownik["zawod"] = "programista" # Dodaje nowy element
print(slownik) # Wyświetli {'imie': 'Jan', 'wiek': 30, 'zawod': 'programista'}
Explore advanced insights, examples, and bonus exercises to deepen understanding.
Wspaniale! Już za nami wstęp do Data Science i Python. Dzisiaj zagłębimy się nieco bardziej w świat danych i narzędzi, które będą naszymi towarzyszami na tej ekscytującej drodze.
Python jest nie tylko językiem programowania, to również pewien sposób myślenia. Podczas pisania kodu w Pythonie dążymy do tzw. "Pythonic code". Oznacza to, że piszemy kod czytelny, zwięzły i wykorzystujący pełny potencjał języka. Jednym z kluczowych elementów jest ZEN Pythona - zbiór zasad, które kierują dobrymi praktykami. Aby je poznać, wpisz w swojej konsoli Python: import this. Przykładowo, zasada "Explicit is better than implicit" (Jawne jest lepsze od domyślnego) przypomina nam o pisaniu kodu, który jest łatwy do zrozumienia bez ukrytych zależności.
Rozważmy przykład. Zamiast pisać:
for i in range(len(my_list)):
print(my_list[i])
Lepiej napisać (bardziej Pythonic):
for element in my_list:
print(element)
To nie tylko skraca kod, ale również sprawia, że jest bardziej zrozumiały dla innych programistów (i dla nas samych po jakimś czasie!). Pamiętajmy o tej filozofii podczas pisania kodu. Będzie to bardzo pomocne w przyszłości, szczególnie podczas pracy zespołowej.
Stwórz listę liczb od 1 do 10. Następnie użyj List Comprehension, aby stworzyć nową listę, która zawiera kwadraty tych liczb. Dodatkowo, stwórz słownik, gdzie kluczem będzie liczba, a wartością jej kwadrat.
# Przykład dla ułatwienia
numbers = [i for i in range(1, 11)] # Lista liczb od 1 do 10
squared_numbers = [number**2 for number in numbers] # Kwadraty liczb z listy 'numbers'
print(squared_numbers)
Masz daną listę imion. Napisz kod, który iteruje po tej liście i wypisuje "Imię męskie" jeśli imię kończy się na "o" i "Imię żeńskie" w przeciwnym wypadku. Skorzystaj z pętli for i instrukcji if/else.
imiona = ["Jan", "Anna", "Piotr", "Maria", "Krzysztof"]
# Twój kod tutaj
Znajomość Pythonic code i podstawowych struktur danych jest kluczowa dla każdego Data Scientist. Wyobraźmy sobie, że pracujesz nad projektem analizy sentymentu komentarzy na temat nowego filmu. Potrzebujesz przetworzyć ogromną ilość danych tekstowych. Użycie list i słowników, wraz z pętlami i warunkami, pozwoli Ci na efektywne czyszczenie danych, analizę słów kluczowych i budowanie wstępnych modeli.
W branży finansowej, Python jest używany do analizy ryzyka, prognozowania trendów giełdowych i automatyzacji handlu. Struktury danych takie jak listy i słowniki są używane do przechowywania i przetwarzania danych transakcyjnych, cen akcji, czy informacji o klientach.
Spróbuj stworzyć prosty program, który wczytuje od użytkownika listę liczb oddzielonych przecinkami, a następnie znajduje największą i najmniejszą liczbę w tej liście. Użyj pętli, instrukcji warunkowych i funkcji wbudowanych (np. split(), int(), max(), min()).
collections: Zapoznaj się z modułem collections w Pythonie. Zawiera on przydatne struktury danych, takie jak Counter, defaultdict, i deque, które mogą znacznie ułatwić pracę z danymi.for. Kiedy używać jednego, a kiedy drugiego?Zainstaluj Anaconda. Uruchom Jupyter Notebook i stwórz nowy notebook. Wprowadź i uruchom prosty kod: `print("Witaj, świecie!")`. Sprawdź, czy wszystko działa poprawnie.
Utwórz listę z 5 elementami różnych typów danych. Dodaj nowy element do listy. Wyświetl element o indeksie 2. Przeanalizuj kod i sprawdź, czy rozumiesz działanie na listach.
Utwórz słownik z informacjami o sobie (np. imię, wiek, zainteresowania). Dodaj do słownika nowe pole. Wyświetl zawartość słownika.
Pomyśl o tym, gdzie w swoim codziennym życiu spotykasz się z Data Science. Czy jesteś w stanie zidentyfikować przykłady zastosowań Data Science, które pomagają Ci lub których używasz?
Wyobraź sobie, że chcesz przewidywać, jakie produkty będą najczęściej kupowane przez klientów w sklepie internetowym. Data Science i Python mogą pomóc w analizie danych o zakupach i stworzeniu modelu rekomendacji.
Przygotuj się na następną lekcję: Przegląd bibliotek NumPy i Pandas. Zaprzyjaźnij się z Jupyter Notebook i poćwicz pisanie prostych skryptów w Pythonie.
We're automatically tracking your progress. Sign up for free to keep your learning paths forever and unlock advanced features like detailed analytics and personalized recommendations.