Ezek a kezdőbarát projektek végigvezetnek a teljes adatelemzési munkafolyamaton, az adat-előkészítéstől a modellek építéséig és alkalmazásukig. A cél, hogy ne elméletből, hanem gyakorlati feladatokon keresztül tanulj.
Adatelemzés vs gépi tanulás
Az adatelemzés fogalmát gyakran összekeverik a gépi tanulással, pedig sokkal többről van szó. Az adatelemzés az adatok gyűjtését, tisztítását, elemzését és vizualizálását jelenti, hogy olyan mintákat találjunk, amelyek segítenek jobb döntéseket hozni. A gépi tanulás csak egy része ennek a nagyobb egésznek.
Ebben az összeállításban öt olyan tutorial videót ajánlunk, amelyek lefedik az adatelemzés teljes folyamatát: az alapvető adattisztítástól az adatok feltárásán és modellezésén át, egészen a valós használatig, vagyis a modellek telepítéséig.
Az ONLY adattisztítási keretrendszer
Ebben a videóban Christine Jiang, adatelemző mutat be egy gyakorlatias módszert, amely segít abban, hogy az adatok tisztítása ne váljon végtelen folyamattá. A legtöbben felteszik a kérdést: „mennyire kell tisztának lennie az adatnak?”. Christine egy egyértelmű, ötlépéses CLEAN keretrendszert ad erre a problémára.
A videóban megmutatja, hogyan lehet megkülönböztetni a megoldható és a megoldhatatlan problémákat, hogyan kell egységesíteni az értékeket, mindent dokumentálni, és iteratívan dolgozni, hogy az adat elég megbízható legyen a továbblépéshez, anélkül, hogy a „tökéleteset” hajszolnánk.
A példái, mint hiányzó országkódok vagy eltérő termékleírások javítása, nagyon valóságos helyzeteket mutatnak. A videó szemlélete legalább annyira hasznos, mint az eszközök, amiket bemutat. Ajánlott minden kezdőnek, aki valódi adatokkal szeretne dolgozni, nem csak tanulni róluk.
Felfedező adatelemzés Pandas-ban
Ez a videó rávilágít arra, hogy az adatok birtoklása önmagában nem elég: az elemzés feltárhat rejtett mintákat és összefüggéseket. A videó bemutatja, hogyan kell egy adatkészletet áttekinteni, az eloszlásokat összefoglalni, a hiányzó értékeket és kiugró adatokat azonosítani, valamint a változók közötti kapcsolatokat ábrázolni a pandas és seaborn könyvtárakkal.
A bemutató nemcsak a parancsokat ismerteti, hanem azt is, miért fontos mindegyik lépés és hogyan segíti a statisztikai megközelítés a valódi megértést. Ajánlott mindenkinek, aki szeretné megtanulni, hogyan lehet egy adathalmazból értelmes információt kinyerni a modellezés előtt.
Adatvizualizáció Pandas-szal és Plotly-val
Ebben a részben Greg Kamadt, a Data Independent alapítója mutatja meg, hogy az adatok vizuális bemutatása legalább olyan fontos, mint maga a modell. A videó egy gyakorlati útmutató: pandas segítségével történik az adatelőkészítés, majd Plotly-val készülnek az interaktív grafikonok. A bemutató kitér arra, hogyan válasszuk ki a megfelelő diagramtípust, hogyan formázzuk a megjelenítést, és miként kezeljük a valós adatoknál előforduló problémákat, például kiugró értékeket, dátumokat vagy aggregálásokat. A példák megmutatják, hogy apró vizuális döntések is mennyit számítanak az érthetőségben. Ajánlott azoknak, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet az adatokat történetté formálni.
Feature engineering technikák Pythonban
Miután az adatokat megtisztítottuk és feltártuk, következik a jellemzők (feature-ök) előkészítése. Ez a szakasz határozza meg, mennyire „okos” lesz a modell. A videó bemutatja a feature engineering alaptechnikáit:
- kategóriák kódolása,
- hiányzó adatok kezelése,
- dimenziócsökkentés (például főkomponens-analízis – PCA),
- új, kombinált változók létrehozása.
A bemutató figyelmeztet arra is, milyen hibákat érdemes elkerülni: például az adatszivárgást, a túltanulást vagy a felesleges bonyolítást. Ajánlott mindenkinek, aki szeretne az alapadatokból valóban használható bemeneteket készíteni modellekhez.
Modell telepítése Streamlit alkalmazásba és élő előrejelzések készítése
Ez a rész bemutatja a legizgalmasabb lépést: amikor a modell valóban életre kel. Yiannis Pitsillides gyakorlati példán keresztül mutatja be, hogyan lehet egy betanított modellt Streamlit alkalmazásba beépíteni. A folyamat során:
- betölti a mentett modellt,
- létrehoz egy egyszerű felhasználói felületet bemeneti mezőkkel és gombokkal,
- valós idejű előrejelzéseket készít (például autóárakra).
A videóban a Plotly segítségével vizualizálható a változók fontossága is, így az is látható, mely tényezők befolyásolják leginkább az eredményt. Tippeket ad az adatkezelés elkülönítésére, a függőségek kezelésére és az alkalmazás futtatására helyben vagy felhőben. Ajánlott azoknak, akik szeretnék végigvinni a teljes folyamatot a nyers adatoktól az éles alkalmazásig.
Az adatelemzési folyamat egésze
Ez az öt projekt lefedi az adatelemzés minden fontos szakaszát: adat-előkészítést, feltáró elemzést, vizualizációt, jellemzők építését és modellalkalmazást. A cél, hogy a tanulás gyakorlati legyen, minden szakaszhoz tartozik egy részletes videó, amit érdemes végignézni és kipróbálni. Ha érdekel az adatelemzés, ezekkel a projektekkel valóban megtanulhatod az alapokat, nem elméletből, hanem tapasztalatból.
