A Python Data Science-hez: az Első Lépések (Teljesen Kezdőknek) előadás abban segít, hogy 60 perc alatt átlásd, mire való a Python az adatelemzésben és a machine learningben, akkor is, ha még sosem írtál kódot. Mester Tomi (Data36) egy „helikopter-nézetű” élő demóban a Hello World-től indul, és lépésről lépésre eljut a gyakorlati adatkezelésig. Megismered a legalapabb építőkockákat (változók, listák, elágazások, ciklusok), majd Pandas-szal táblázatokat kezelsz, szűrsz, csoportosítasz és összekapcsolsz. A végén egyszerű predikciót és klasszifikációt is látsz, hogy összeálljon a teljes adatmunka-folyamat képe.
Milyen főbb témákról van szó az előadásban?
- Python környezet kezdőknek (Google Colab + Jupyter Notebook): hogyan tudsz telepítés nélkül elindulni, és miért ez a tipikus „data scientist” munkafelület.
- Alap építőkockák: változók, adattípusok, műveletek: stringek, számok (int/float), booleanok, és hogy ezekből hogyan épül fel az alap logika.
- Adatstruktúrák: listák és dictionary-k: mikor érdemes listába gyűjteni adatokat, és hogyan működik a kulcs–érték alapú tárolás.
- Függvények, if-else, for loop: adatok átalakítása (pl. upper/lower, append), feltételek kezelése és ismétlődő műveletek automatizálása.
- Csomagok és importálás: miért „bővíthető” a Python, példák egyszerű (random, datetime) és haladóbb felhasználásra.
- Data Science alapok: NumPy, Pandas, Matplotlib: CSV beolvasás, DataFrame-műveletek (szűrés, aggregálás, groupby, merge) és alap vizualizációk.
- Mini Machine Learning demó: regresszió + klasszifikáció: vonalillesztés jellegű predikció és egy egyszerű random forest osztályozás logikája, kódszinten.
