Andmeteaduse abimees 2025 sügis - Kursused

2025 vastuvõetute infomaterjalid

3.-4. september (kolmapäev-neljapäev) kell 16:15 - 18:00

Delta ruum 1008

Väike sissejuhatus andmeteaduse II kursuse tudengitelt. Palun võtta kaasa koolitööks kasutatav sülearvuti!

3. september 2025 -- töömasina seadistamine

Sisukord

Käsurea põhitõed
Pythoni paigaldamine
Git-i seadistamine
GitHub/GitLab Konto
Conda Keskkonnad
IDE Valik
Probleemide Lahendamine

See juhendmaterjal aitab teil seadistada oma arvuti koolitööks.

1. Käsurea Põhitõed

Mis on käsurida?

Käsurida (Command Line Interface - CLI) on tekstipõhine viis arvutiga suhtlemiseks.

Käsurea avamine Windows-is

Command Prompt (cmd):

   -> Vajutage Win + R, kirjutage "cmd" ja vajutage Enter
   -> Või otsige "Command Prompt" Start menüüst (või lihtsalt "cmd")

Peamised käsurea käsud

Kaustade navigeerimine

Vaata, kus sa oled

pwd

Vaata kaustade sisu

dir

Liigu kausta

cd kausta_nimi

Liigu ühe taseme võrra üles

cd ..

Liigu kodukausta

cd ~

Liigu C: kettale

cd C:\

Kaustade ja failide loomine

Loo uus kaust

mkdir uus_kaust

Loo uus fail

echo "Sisu" > uus_fail.txt

Loo mitu kausta korraga

mkdir kaust1 kaust2 kaust3

Python käivitamine

Käivita Python

python

Käivita Python skript

python minu_skript.py

Kontrolli Python versiooni

python --version

2. Tarkvara Allalaadimine ja Paigaldamine

Python

Mine veebilehele: https://www.python.org/downloads/
Laadi alla uusim versioon (3.12 või uuem)
Paigalda - OLULINE: Märkige "Add Python to PATH"
Kontrolli paigaldust:

python --version pip --version

Git

Mine veebilehele: https://git-scm.com/download/win
Laadi alla ja paigalda
Kontrolli paigaldust:

git --version

Seadista Git:

git config --global user.name "Teie Nimi" git config --global user.email "teie.email@example.com"

Anaconda

Mine veebilehele: https://www.anaconda.com/download
Laadi alla Anaconda Individual Edition
Paigalda - valige "Add Anaconda to PATH"
Kontrolli paigaldust:

conda --version

IDE-d (Integreeritud Arenduskeskkonnad)

Visual Studio Code

Mine veebilehele: https://code.visualstudio.com/
Laadi alla ja paigalda
Soovitatavad laiendused:

   -> Python
   -> GitLens
   -> Jupyter

PyCharm Community Edition

Mine veebilehele: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
Laadi alla Community Edition (tasuta)
Paigalda

Cursor

Mine veebilehele: https://cursor.sh/
Laadi alla ja paigalda
AI-põhine koodiredaktor

3. Git ja GitHub

Mis on Git?

Git on versioonihaldussüsteem, mis aitab jälgida failide muudatusi ja töötada koos teistega.

GitHub konto loomine

Mine veebilehele: https://github.com
Loo tasuta konto
Kinnita e-mail

Git põhitoimingud

Projekti loomine

Loo uus kaust projekti jaoks

mkdir minu_projekt cd minu_projekt

Initsialiseeri Git repositoorium

git init

Loo README fail

echo "# Minu Projekt" > README.md

Lisa failid Git-ile

git add .

Tee esimene commit

git commit -m "Esimene commit"

GitHub-iga ühendamine

Lisa GitHub repositoorium

git remote add origin https://github.com/teie-kasutajanimi/minu-projekt.git

Saada kood GitHub-isse

git push -u origin main

Projekti kloonimine

Klooni olemasolev projekt

git clone https://github.com/teie-kasutajanimi/projekt.git

Liigu projekti kausta

cd projekt

Töövoog (Workflow)

Vaata failide staatust

git status

Lisa muudatused

git add faili_nimi.py

või kõik failid

git add .

Tee commit

git commit -m "Kirjeldus muudatustest"

Saada GitHub-isse

git push

Uuenduste laadimine

Laadi uuendused GitHub-ist

git pull

Branchimine (Harude loomine)

Vaata olemasolevaid harusid

git branch

Loo uus haru

git branch uus_funktsioon

Liigu uuele harule

git checkout uus_funktsioon

või uuemal Git-il

git switch uus_funktsioon

Tee muudatused ja commit

git add . git commit -m "Uus funktsioon lisatud"

Saada haru GitHub-isse

git push -u origin uus_funktsioon

Pull Request

Mine GitHub-i
Klõpsa "Compare & pull request"
Lisa kirjeldus
Saada pull request

4. Conda Keskkonnad

Mis on Conda?

Conda on paketihaldur ja keskkonna haldur Python-i jaoks. See aitab hallata erinevaid Python versioone ja teeke.

Miks on üks keskkond halb?

Probleemid ühe keskkonnaga:

Versioonikonfliktid: Erinevad projektid vajavad erinevaid teekide versioone
Süsteemi segamine: Paigaldatud teegid võivad mõjutada teisi projekte
Raskendatud koostöö: Teised ei saa reprodutseerida teie keskkonda
Uuenduste risk: Uuendused võivad rikkuda vanu projekte

Conda keskkondade loomine

Uue keskkonna loomine

Loo uus keskkond Python 3.11-ga

conda create -n andmeteadus python=3.11

Aktiveeri keskkond

conda activate andmeteadus

Paigalda teegid

conda install numpy pandas matplotlib jupyter

Või kasuta pip-i

pip install numpy pandas matplotlib jupyter

Keskkondade haldamine

Vaata kõiki keskkondi

conda env list

Aktiveeri keskkond

conda activate andmeteadus

Deaktiveeri keskkond

conda deactivate

Kustuta keskkond

conda env remove -n andmeteadus

Keskkonna eksportimine

Ekspordi keskkond faili

conda env export > environment.yml

Loo keskkond failist

conda env create -f environment.yml

Soovitatud töövoog

Iga projekti jaoks

mkdir uus_projekt cd uus_projekt

Loo uus keskkond

conda create -n projekt_nimi python=3.11

Aktiveeri keskkond

conda activate projekt_nimi

Paigalda vajalikud teegid

conda install numpy pandas matplotlib

Alusta tööd

jupyter notebook

5. Praktilised Näited

Täielik projekti seadistamine

1. Loo projektikaust

mkdir minu_andmeteaduse_projekt cd minu_andmeteaduse_projekt

2. Initsialiseeri Git

git init echo "# Minu Andmeteaduse Projekt" > README.md

3. Loo Conda keskkond

conda create -n minu_projekt python=3.11 conda activate minu_projekt

4. Paigalda teegid

conda install numpy pandas matplotlib jupyter

5. Loo esimene Python fail

@@echo "import pandas as pd import numpy as np print('Tere, andmeteadus!')" > minu_skript.py@@

6. Git commit

git add . git commit -m "Esimene andmeteaduse projekt"

7. Ühenda GitHub-iga

git remote add origin https://github.com/teie-kasutajanimi/minu-projekt.git git push -u origin main

Jupyter Notebook käivitamine

Aktiveeri keskkond

conda activate minu_projekt

Käivita Jupyter

jupyter notebook

Või JupyterLab

jupyter lab

6. Kasulikud Käsud ja Näpunäited

Kiired käsud

Vaata käsurea ajalugu

history

Otsi faili

dir /s faili_nimi.txt

Kopeeri fail

copy fail1.txt fail2.txt

Liiguta fail

move fail1.txt kaust/

Kustuta fail

del faili_nimi.txt

Kustuta kaust

rmdir kausta_nimi

Git kiirkäsud

Vaata muudatusi

git diff

Vaata commit ajalugu

git log --oneline

Tühjenda staged failid

git reset

Tühjenda kõik muudatused

git checkout -- .

Conda kiirkäsud

Paigalda mitu teeki korraga

conda install numpy pandas matplotlib seaborn

Uuenda kõik teegid

conda update --all

Otsi teeki

conda search numpy

7. Probleemide Lahendamine

Levinud probleemid

"Python ei ole leitud"

Kontrollige, kas Python on PATH-is
Taaskäivitage käsurea aken
Paigalda Python uuesti "Add to PATH" valikuga

"Git ei ole leitud"

Kontrollige Git paigaldust
Taaskäivitage käsurea aken

"Conda ei ole leitud"

Kontrollige Anaconda paigaldust
Kasutage Anaconda Prompt-i

Git autentimise probleemid

Seadista Git credential helper

git config --global credential.helper manager-core

8. Järgmised Sammud

Kasulikud ressursid

Git dokumentatsioon: https://git-scm.com/doc
Python dokumentatsioon: https://docs.python.org/
Pandas dokumentatsioon: https://pandas.pydata.org/docs/
Conda dokumentatsioon: https://docs.conda.io/

4. september 2025 -- programmeerimine ja peamised paketid Pythonis

Palun alustuseks installeerida Anaconda https://www.anaconda.com/docs/getting-started/anaconda/install#windows-installation

Ilmaandmete Analüüs - Aegridade Töötlemine

Materjalid

Kõik vajalikud failid on saadaval GitHub repositooriumist: https://github.com/mrpae/andmeteadus-sissejuhatus2025

Peamised failid:**

ilmaandmete_analüüs.ipynb - Jupyter notebook ilmaandmete analüüsiga
ilmaandmed_näidis.csv - Ilmaandmete näidisandmestik (168 mõõtmist)
environment.yml - Conda keskkonna seadistus
requirements.txt - Python teekide nimekiri

Keskkonna seadistamine

Enne notebook'i käivitamist loo conda keskkond:

Loo uus conda keskkond Python 3.13-ga
conda create -n andmeteadus python=3.13
Aktiveeri keskkond
conda activate andmeteadus
Paigalda teegid requirements.txt failist
pip install -r requirements.txt
Kontrolli paigaldust
python -c "import pandas, numpy, matplotlib; print('Kõik teegid on paigaldatud!')"

Või kasuta environment.yml faili:

conda env create -f environment.yml
conda activate andmeteadus

Notebook'i sisu

1. Andmete laadimine ja ettevalmistamine

Ilmaandmete laadimine CSV failist
DateTime indeksi loomine
Andmete puhastamine ja kontrollimine

2. Aegridade visualiseerimine

Temperatuuri, õhuniiskuse, tuule kiiruse ja atmosfääri rõhu aegridad
Seaborn heatmap korrelatsioonimaatriksiga
Histogrammid ja jaotused

3. Aegridade analüüs

Päevade kaupa statistika
Trendide leidmine (lineaarne regressioon)
Korrelatsioonide analüüs

4. Statistilised analüüsid

Põhistatistika (min, max, keskmine, standardhälve)
Korrelatsioonide arvutamine
Scatter plot'id seoste visualiseerimiseks

5. Iseseisvad ülesanded

Notebook sisaldab 4 iseseisvat ülesannet:

Ülesanne 1: Temperatuuri ekstreemumid - Leia kõige kõrgem/madalaim temperatuur
Ülesanne 2: Tuule analüüs - Analüüsi tuule suundade ja kiiruse jaotust
Ülesanne 3: Päevade võrdlus - Võrdle erinevaid päevi omavahel
Ülesanne 4: Andmete eksportimine - Loo kokkuvõtte ja salvesta tulemused

Õpitud oskused

Pandas aegridade töötlemine:

Andmete laadimine CSV failist
DateTime indeksi loomine
Aegridade resample'imine (päevade kaupa)
Grupeerimine ja agregeerimine

NumPy matemaatilised funktsioonid:

Trendide leidmine (lineaarne regressioon)
Korrelatsioonide arvutamine
Statistilised arvutused

Matplotlib ja Seaborn visualiseerimine:

Aegridade graafikud
Histogrammid ja jaotused
Scatter plot'id
Heatmap'id
Korrelatsioonimaatriksid

Ilmaandmete analüüs:

Temperatuuri, õhuniiskuse, tuule kiiruse ja atmosfääri rõhu muutuste jälgimine
Päevade kaupa statistika
Trendide ja korrelatsioonide leidmine
Andmete visualiseerimine ja eksportimine

Andmestik

Ilmaandmete näidisandmestik sisaldab:

168 mõõtmist (7 päeva × 24 tundi)
Tunnise resolutsiooniga aegrida
8 veergu: kuupäev, kellaaeg, temperatuur, õhuniiskus, tuule_kiirus, tuule_suund, atmosfääri_rõhk, sademed
Realistlikud andmed - temperatuur langeb öösel, tõuseb päeval, õhuniiskus on kõrge öösel

Andmeteaduse abimees 2025 sügis 2025/26 sügis