-bevezetés és gyakorlati példák-
A kurzus teljesen kezdő szintről indulva mutatja be a Python alapjait és néhány olyan modul használatát, amelyek hasznosak a társadalomtudományokban használt adatok feldolgozásához és elemzéséhez. Az első alkalom az alapvető adattípusok és operátorok használatától, az elágazásokon és ciklusokon át a saját függvények definiálásáig vezeti el a résztvevőket. A következő dupla óra keretében hatékonyabb adatkezelés és az adatvizualizáció alapjaival ismerkedhetnek meg a résztvevők. A mostani képzés jó alapot biztosít a kurzus folytatásához, amelyben különböző weboldalakon és közösségi média platformokon elérhető tartalmak vizsgálatával foglalkozunk majd.
A képzéshez összeállított tananyag és kód egy interaktív jegyzetfüzetben (Jupyter notebook) böngészőből érhető el a Google Colaboratory platform segítségével.
Előadó: Kollányi Bence
Az esemény ide kattintva érthető el
TEMATIKA
1. hét (Python alapok)
- Változók létrehozása, értékek megadása, módosítása
- Adattípusok bemutatása (logikai érték, számok, karaterláncok, lista, szótár, halmaz, tuple)
- Alapvető aritmetikai műveletek / operátorok használata
- Elágazások / feltételes utasítások (if)
- Ciklusok használata (for, while)
- Alapvető hibakezelés
- A Python beépített függvényeinek használata
- Saját függvény definiálása, paraméterek használata
- Globális és lokális változók a függvényekben
- (Adat)fájlok beolvasása és adatok elmentése
- Modulok a Pythonban
- Hogyan írjunk szép és érthető kódot?
- Konvenciók a Python programozási nyelvben
2. hét (Adatkezelés és adatvizualizáció)
- Rövid NumPy bevezetés – matematikai függvények, vektor- és mátrix-kezelés
- Bevezetés a Pandas adatkezelő modulhoz
- Adatsorok és adatkeretek
- Indexálás, adatok szűrése és rendezése
- Aggregáló műveletek (sum, count, min, max)
- Adatok egyesítése, kombinálása (merge, join és concat)
- Dátumok kezelése, idősorok feldolgozása
- CSV és JSON fájlok kezelése
- Adatok tisztítása
- Adatvizualizáció Matplotlib segítségével
- Kitekintés, kapcsolódó modulok